Geri Dön

Deployment of flywheel energy storage system and dstatcom for improving peneteration of renewable energy sources

Mikro şebekede yenilenebilir enerji kaynaklarinin iyileştirilmesi için volan enerji depolama sistemi ve dstatcom'un devreye alinmasi

  1. Tez No: 895473
  2. Yazar: ZAHER A. S. SAAFIN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÜMMÜHAN BAŞARAN FİLİK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 100

Özet

Yenilenebilir enerji kaynaklarının (YEK) artan şekilde kullanılması, küresel ısınmaya katkıda bulunduğu bilinen CO2 ve sera gazı emisyonlarının azaltılması zorunluluğu gibi çevresel kaygılar nedeniyle küresel ilgi uyandırmaktadır. Bununla birlikte, bu YEK'lerin mikro şebekelere (MG) entegre edilmesi, çalışma sırasında potansiyel olarak birçok kararlılık sorununa yol açabilir. Bu araştırma, MG'nin operasyonu sırasında kısa vadeli kararlılığı tahmin etmeye yönelik Nonlineer Otoregresif Dışsal (NARX) Sinir Ağı ve gri kutu sistem tanımlama etrafında merkezlenen yenilikçi bir yaklaşım sunmaktadır. Önerilen tekniğin etkinliği, üç faz hatasına maruz kalan bir bağlı şebekeyi içeren varsayımsal bir vaka çalışmasında değerlendirilmiştir. Dağıtım sisteminin AC barasındaki standart bağlantı noktasına (PCC) bir statik var kompansatör (DSTATCOM) bağlanmıştır. Ayrıca, volan enerji depolama sistemi (FESS) içeren MG'nin ada modu çalışmasına kısa süreli geçiş sırasında yöntem incelenmiştir. Çevre dostu özellikleri, yüksek enerji yoğunluğu ve hızlı tepkisi ile tanınan FESS, bu araştırmada stratejik olarak tercih edilmiştir. FESS, DC/DC boost dönüştürücüsünün DC barasına bağlanmış olup, olay sırasında DC voltaj seviyesini etkin bir şekilde stabilize etmektedir. Geliştirilen tahmin yöntemi, MG'nin kararlılığını artırmak için incelenmiş ve doğruluğu, MATLAB yazılım paketleri kullanılarak simülasyona dayalı olarak gösterilmiştir. Sonuçlar, önerilen yöntemin etkinliğini doğrulamak için geleneksel kontrol yöntemleri ile karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

The growing adoption of renewable energy sources (RES) has garnered global interest, driven by environmental concerns such as the imperative to reduce 𝐶𝑂2 and greenhouse gas (GHG) emissions are known contributors to global warming. However, integrating these RES into microgrids (MGs) can potentially give rise to numerous stability issues during operation. This research introduces a pioneering approach centered on the Nonlinear Autoregressive with Exogenous (NARX) Neural Network and grey box system identification for MG, aiming at predicting short-term stability during its operation. The effectiveness of the proposed technique is evaluated in a hypothetical case study involving a tied grid subjected to a three-phase fault. A static var compensator (DSTATCOM) is connected at the point of common coupling (PCC) on the distribution system's AC bus. Additionally, the method is scrutinized during the short-term transition to islanding mode operation of MG, incorporating a flywheel energy storage system (FESS). The FESS, recognized for its eco-friendly attributes, high energy density, and fast response, is strategically employed in this research. The FESS is connected to the DC bus of the DC/DC boost converter, effectively stabilizing the DC voltage level during the event. The developed prediction methodology was examined to enhance MG's stability, and the robustness was validated based on simulation using MATLAB software packages. The results are compared with traditional control strategies to validate the proposed method's effectiveness.

Benzer Tezler

  1. New RF energy harvesting models for next-generation wireless communication systems

    Yeni nesil telsiz iletişim sistemleri için yeni RF enerji hasatlama modelleri

    MOHAMMADREZA BABAEI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA

  2. Memory efficient filtering algorithms for convolutional neural networks

    Evrişimli yapay sinir ağları için bellek verimli filtreleme algoritmaları

    BAHADIR ALP ÇAKIR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER MORGÜL

  3. Sürdürülebilir kalkınma amaçlarının kurumsal araştırma geliştirme stratejilerine ve süreçlerine göçerimi

    Deployment of sustainable development goals into corporate research and development strategies and processes

    CEMRE SU DOĞUELLİ ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İşletmeDokuz Eylül Üniversitesi

    Toplam Kalite Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYSUN KAPUÇUGİL İKİZ

  4. Bir insansız hava aracı baz istasyonunun uçuş dinamikleri kısıtları altında konuşlandırılması

    Deployment of an unmanned aerial vehicle base station under flight dynamics constraints

    MERVE ÇİĞDEM İPEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CENK TOKER

  5. Dağıtık üretimli elektrik enerji sistemlerinde gerilim azaltım yöntemi ile enerji optimizasyonu

    Energy optimization through voltage reduction method in electrical power system with distributed generation

    SELÇUK EMİROĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YILMAZ UYAROĞLU