Novel pso-ga complex nonlinear optimization of hybrid renewable energy systems: PV-wind-PTC integration with energy storage systems
Hibrit yenilenebilir enerji sistemlerinin yenilikçi pso-ga karmaşık doğrusal olmayan optimizasyonu: Enerji depolama sistemleri ile PV-rüzgar-PTC entegrasyonu
- Tez No: 902325
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ONUR TAYLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 109
Özet
Son yıllarda, iklim değişikliği ve fosil yakıt kaynaklarının sınırlı olmasıyla ilgili artan endişeler nedeniyle yenilenebilir enerji kaynaklarının benimsenmesinde belirgin bir artış olmuştur. Bu çalışmada, fotovoltaik (PV) sistemin, piller ve yakıt hücreleri dahil olmak üzere çeşitli Enerji Depolama Sistemleri (EES) ile entegrasyonu incelenmiştir. Ayrıca, elektrik üretimi için rüzgar türbinleri ve parabolik oluk kollektör (PTC) sistemlerini (Termal Enerji Depolama (TES) ve Organik Rankine Çevrimi (ORC) ile entegre) içeren hibrit sistemlerde değerlendirilmiştir. Ana hedef, belirli bir yenilenebilir enerji oranını (𝐹𝐹𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅) sağlarken ağırlıklı ortalama enerji maliyetini (waCOE) minimize etmektir. Bu hedefe ulaşmak için, PV panelleri, rüzgar türbini, batarya, elektrolizör, hidrojen tankı, yakıt hücresi, oluk kollektör, TES, türbin, evaporatör, eşanjörler, kondenser ve pompa dahil olmak üzere tüm sistem bileşenlerinin kapasitelerini optimize etmek amacıyla Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Genetik Algoritma (GA) kullanan yenilikçi bir hibrit optimizasyon sistemi kullanılmaktadır. Ayrıca, bu çalışma, viii ORC'nin değişken verimliliğini ve kısmi yükün türbin verimliliği üzerindeki etkisini göz önünde bulundurarak, gerçekçi çalışma koşulları altında ısı transfer akışkanının ve çalışma akışkanının akış hızlarını optimize eder, böylece karmaşık ve doğrusal olmayan bir optimizasyon problemi sunar. Farklı entegre sistemleri temsil eden sekiz senaryo teknik ve ekonomik olarak araştırılıp karşılaştırılmıştır. Akdeniz'de bir adada bulunan ve elektrik üretimi için ithal fosil yakıta bağımlı olan bir üniversite kampüsünde bir vaka çalışması gerçekleştirilmiştir. Bulgular, 14×38 oluk kollektör, 1.76 MW PV, 121.53 kWh ısı depolama ve 774.65 kW ORC içeren bir PV-PTC-ORC-TES hibrit sisteminin, 0.2378 €/kWh ile en düşük waCOE'ye sahip olduğunu ortaya koymaktadır. Bu sistem, %57.18 talep-karşılama oranı (DSF) ve %82.00 𝐹𝐹𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 sağlamaktadır. Çalışma, PV ve PTC/ORC içeren bir hibrit sistemin, bol güneş enerjisi nedeniyle incelenen bölgede oldukça etkili olduğunu sonucuna varmıştır.
Özet (Çeviri)
Over recent years, there has been a notable surge in the adoption of renewable energy sources, driven by mounting concerns surrounding climate change and the finite nature of fossil fuel resources. In this study, the photovoltaic (PV) system is examined in integration with various Energy Storage Systems (ESS), including batteries and fuel cells. Additionally, it is assessed in hybrid systems that incorporate wind turbines and parabolic trough collector (PTC) systems (integrated with Thermal Energy Storage (TES) and Organic Rankine Cycle (ORC)) for electricity production. The primary objective is to minimize the weighted average cost of energy (waCOE) while ensuring a specific renewable energy fraction (𝐹𝐹𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅). To achieve this, a novel hybrid optimization system utilizing Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic Algorithm (GA) is employed to optimize the capacities of all system components, including the PV panels, wind turbine, battery, electrolyzer, hydrogen tank, fuel cell, trough collector, TES, turbine, evaporator, heat exchangers, condenser, and pump. Additionally, this work optimizes the flow rates vi of the heat transfer fluid and working fluid under realistic operating conditions, considering the fluctuating efficiency of the ORC and the impact of partial load on turbine efficiency, thus presenting a complex and nonlinear optimization problem. Eight scenarios representing different integrated systems are investigated and compared both technically and economically. A case study is conducted on a university campus located on a Mediterranean island, which relies on imported fossil fuel for electricity production. The findings reveal that a PV-PTC-ORC-TES hybrid system comprising a 14×38 Trough collector, a 1.76 𝑀𝑀𝑀𝑀 PV, a 121.53 𝑘𝑘𝑘 ℎ heat storage, and an 774.65 𝑘𝑘𝑘 ORC has the lowest waCOE at 0.2378 €/𝑘𝑘𝑘 ℎ. This system achieves a demand-supply fraction (DSF) of 57.18% with an 𝐹𝐹𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 of 82.00%. The study concludes that a hybrid system incorporating PV and PTC/ORC is highly effective in the examined region due to the abundant solar energy available.
Benzer Tezler
- Antenlerin hızlı ve doğru tasarımı için esnek hesaplamaya dayalı sayısal karma yöntemler
Numerical hybrid methods based on soft computing for fast and accurate design of antennas
MAHMUD ESAD YİĞİT
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT TAYFUN GÜNEL
- Rüzgar/fv güneş enerji sistemleri için pıd kontrol parametrelerinin ga ve pso ile optimizasyonu
Optimization of pid controller parameters in wind/pv energy systems using pso and ga
AMİR HOSSEİN HAJİSALEM
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI ALTAŞ
- Optimum PV and BESS sizing with PSO and GA
PSO ve GA ile optimum PV ve BESS boyutlandirma
SELAHATTİN GARİP
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiAkıllı Şebekeler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞABAN ÖZDEMİR
- Medical dataset classification based on different deep learning techniques and meta-heuristic algorithms
Farklı derin öğrenme teknikleri ve meta-sezgisel algoritmalara dayalı tıbbi veri kümesi sınıflandırması
YEZI ALI KADHIM
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım ÜniversitesiMühendislik Sistemlerinin Modellenmesi ve Tasarımı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALOK MISHRA
PROF. DR. REŞAT ÖZGÜR DORUK
- Improved genetic algorithm
Geliştirilmiş genetik algoritma
ALİ GÜRBÜZ
Doktora
İngilizce
2010
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. AKİF EYLER