Multi-objective optimization of generation expansion planning considering the diffusion of renewable energy
Yenilenebilir enerjinin yayılımını göz önünde bulundurarak üretim genişleme planlamasının çok amaçlı optimizasyonu
- Tez No: 921168
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖNDER GÜLER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Enerji, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enerji Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Enerji Bilim ve Teknoloji Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 150
Özet
Günümüzde enerji planlaması, enerjinin sürdürülebilir ve verimli kullanımını sağlamada kritik bir öneme sahiptir. Planlama süreci, sınırlı olan ulusal kaynakların etkin kullanımını en üst düzeye çıkarmak ve enerji ithalatına bağımlılığı azaltmak için hayati önem taşımaktadır. Bu süreç, enerji güvenliğine ve ekonomik istikrara da katkı sağlamaktadır. Ayrıca, çevresel etkileri azaltmada ve iklim değişikliğiyle mücadelede önemli bir rol oynamaktadır. Bu durum, son yıllarda yenilenebilir enerji yatırımlarında kayda değer bir artışa yol açmıştır. Ancak yenilenebilir enerji yatırımları arttıkça, bu yatırımları desteklemek için verilen teşvikler nedeniyle ortaya çıkan ek maliyetler kaçınılmaz olarak tüketiciye yansımaktadır. Çalışma, yatırımcı, merkezi karar verici ve tüketici bakış açılarını hedef fonksiyonlarında temsil edip çok amaçlı optimize ederek Türkiye için 2030 yılını hedefleyen bir yol haritası oluşturmayı amaçlamaktadır. Bu yaklaşım, yenilenebilir enerji üretimi ve talep dalgalanmalarındaki değişkenlikleri yönetebilecek sağlam bir enerji altyapısına duyulan ihtiyacı ele alırken, enerji sistemlerimizin istikrarı ve uygulanabilirliği için yenilenebilir teknolojilere stratejik yatırımların önemini vurgulamaktadır. Bu doktora çalışması, 2030 yılı Türkiye yenilenebilir enerji yatırım trendlerini finansal senaryolar temelinde inceleyerek başlamaktadır. Bu amaçla, başlangıç yatırım maliyetini ve enerji planının ortalama maliyetini en aza indiren bir optimizasyon modeli geliştirilerek yatırımların yıllara göre dağılımı incelenmiştir. Analizde geçmiş yıllardaki yatırım trendlerini izleyen temel senaryo, temel senaryoya göre yıllık harcamaları %20 daha yüksek olan iyimser senaryo ve harcamaları %20 daha düşük olan kötümser senaryo olmak üzere üç senaryo ele alınmıştır. Sonuçlara göre, 2023 itibarıyla tüm senaryolarda güneş enerjisi santralleri için belirlenen kapasite hedeflerine ulaşılacağı görülmektedir. Rüzgar enerjisi için hedefler yalnızca iyimser senaryoda gerçekleşirken, biyokütle ve hidroelektrik santralleri için hedeflere hiçbir senaryoda ulaşılamamıştır. Bu çalışmadaki tüm senaryolarda üretilen elektriğin en az %30'unun yenilenebilir kaynaklardan sağlanması hedefine de ulaşılacağı gözlemlenmiştir. Bu çalışma ile elde edilen birbirini domine etmeyen çözümler kümesinden bir çözüm seçebilmek için, teknolojik, ekonomik, çevresel ve sosyo-politik kategorilere göre çözümleri değerlendiren ve puanlayan çok kriterli karar verme (ÇKKV) tekniklerinden uyarlanmış bir yöntem geliştirilmiştir. Birbirini domine etmeyen çözümler kümesinde en yüksek puanı alan çözüm karar vericilere önerilmektedir. Ayrıca kurulan bu model, şu anda faaliyette olmayan Türkiye'deki açık deniz rüzgar santrallarına yönelik gelecekte yapılacak yatırımlar için en uygun zamanlamayı da öngörmektedir. Birbirini domine etmeyen çözümler kümesinden seçim yapmak için, çalışmada popüler mesafe tabanlı ÇKKV yöntemleri olan VIKOR, TOPSIS ve CODAS kullanılmıştır. Bu yöntemlerin enerji planlaması çalışmalarına uygulanması sırasında, mesafe tabanlı ÇKKV tekniklerinde bir zayıflık tespit edilmiştir. Bu ÇKKV yöntemleri, bir sezgisel bulanık kümenin belirlenen referans noktasına olan benzerliğinin, mesafesi azaldıkça arttığını varsayar. Ancak, bu varsayımın geçerliliği tartışmalı bulunmuş ve problem matematiksel olarak ispatlanmıştır. Doktora çalışması kapsamında geleneksel mesafe tabanlı (geometrik) ÇKKV yöntemlerine bir alternatif olarak hiper hacim tabanlı bir yaklaşım geliştirilmiştir. Bu yöntemin, sezgisel bulanık kümelerin sıralanmasında hem bir metrik hem de güvenilir bir ÇKKV tekniği olarak etkili olduğu gösterilmiştir. Bu da enerji kaynaklarının çok kriterli değerlendirilmesi alanında yeni bir yaklaşımın temelini atmıştır. Daha sonra, mesafe tabanlı ÇKKV teknikleriyle ilgili sorunların sadece sezgisel bulanık kümelerle sınırlı olmadığı, negatif veya pozitif ideal çözüme göre mesafeye dayanarak sıralama yapıldığında benzer zorlukların diğer küme türlerinde de ortaya çıktığı anlaşılmıştır. Bu nedenle, ÇKKV çalışmalarında kullanılan yöntemlerin sağlamlığını sorgulamak yerine, sorunun pozitif veya negatif açıdan ele alınmasına bağlı olarak farklı sıralamaların ortaya çıkabileceği kabul edilmiştir. Gerçekten de, günlük hayatta kararlar alırken veya sorunları ele alırken sıkça karşılaştığımız gibi, durumları olumlu ya da olumsuz açılardan değerlendirme şeklimiz, ulaştığımız sonuçları önemli ölçüde etkilemiyor mu? Yapılan çalışma kapsamında yenilenebilir enerji üretimi ve enerji talebindeki belirsizlikleri doğru şekilde ele alabilmek için, saatlik çözünürlüklü bir gün öncesi piyasa modeli oluşturulmuştur. Kurulan deterministik model, saatlik çözünürlükte yatırımcıların, tüketicilerin ve merkezi karar vericilerin perspektiflerini entegre ederek yatırım geri ödeme süresi, ortalama elektrik üretim maliyeti ve toplam yatırım maliyetlerine odaklanan hedef fonksiyonlarını içermektedir. Deterministik problemde 2030 için yenilenebilir enerji üretimi ve enerji talebi projeksiyonları, her mevsim için belirlenen farklı temsili haftalar kullanılarak üretken karşıt ağ yapıları ile modellenmiştir. Problemin karar değişkenleri, yenilenebilir enerji kaynakları için yatırım miktarları ve uygun yenilenebilir enerji teşvik tarifeleri olarak seçilmiştir. Konvensiyonel kaynaklı santralların kapasiteleri karar değişkeni olarak ele alınmamış, onun yerine gün öncesi piyasa modeli içinde hesaplanmıştır. Hesaplanan konvensiyonel yakıtlı santral kapasiteleri, mevcut kapasiteyi aştığında algoritma tarafından yeni yatırım olarak değerlendirilmektedir. Aksi takdirde, konvensiyonel yakıtlı santrallar için yeni yatırım gerekli görülmez. Bu metodolojik yaklaşımlar sonucunda, problemin karmaşıklığı ve dolayısıyla çözüm süresi önemli ölçüde azaltılmıştır. Ayrıca, üretken karşıt ağlar tarafından üretilen senaryolar kullanılarak bir senaryo tabanlı gürbüz optimizasyon modeli oluşturulmuştur. Bu model, tanımlanan senaryolar içinde en olumsuz koşullar altında bile iyi performans gösterecek kararlar almayı amaçlayan sağlam bir optimizasyon yaklaşımını benimsemektedir. Yatırımların geri ödeme süresini en aza indirme, ortalama elektrik üretim maliyetini ve toplam yatırım maliyetlerini hesaplama gibi hedef fonksiyonları içermektedir. Deterministik ve gürbüz sonuçlar arasındaki en belirgin fark, gürbüz modelde rüzgar enerjisi yatırımlarına daha muhafazakar yaklaşılması ve güneş enerjisi tesislerine yapılan yatırımların deterministik modele kıyasla daha fazla olmasıdır. Eğer 2030 yılına kadar güneş enerjisi santallerinin ilk kurulum maliyetleri, Energy Information Administration'ın Yeni Politikalar Senaryosu'ndaki fiyat seviyelerine ulaşırsa, diğer yenilenebilir enerji santralleri ekonomik olarak uygulanabilir sınırlara zaten yakın olduğu için, rüzgara kıyasla güneş enerjisinin çok daha fazla tercih edileceği görülmektedir. Rüzgar enerjisi üretimindeki dalgalanmalar arttıkça, termik santrallerin kalan talebi karşılama yeteneği daha zorlaşmakta ve bu durum, tüketicinin ödediği birim elektrik fiyatını da etkilemektedir. Sonuç olarak gürbüz modelde, bu artan dalgalanma nedeniyle rüzgar enerjisine yapılan yeni yatırımlar daha az tercih edilmiştir. Bu sonuçlar, gürbüz yaklaşımların değişkenlik ve risk yönetimine olan hassasiyetini vurgulamakta ve yenilenebilir enerji çerçevelerindeki belirsizliklere uyum sağlama potansiyelini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
In today's world, energy planning plays a critical role in ensuring sustainable and efficient use of energy. The planning process is essential for maximizing the effective use of limited national resources and reducing the dependence on energy imports. It contributes to the energy security and economic stability. It is also a key factor in reducing the environmental impacts and mitigating the climate change, which has led to a notable increase in renewable energy investments over the past few years. However, as investments in renewable energy increase, the additional electricity costs are inevitably passed on to end users due to the feed-in tariffs required to support these investments. This doctoral study aims to create a roadmap for Turkey for the year 2030 by representing and simultaneously optimizing investors, central decision-makers, as and end user views in objective functions. This approach not only addresses the need for a robust energy infrastructure capable of managing the variability inherent in renewable energy production and demand fluctuations but also emphasizes the necessity of strategic investments in renewable technologies to achieve both stability and feasibility in our energy systems. This doctoral study begins by exploring financial scenario based renewable energy investment trends in Turkey for the year 2030. To address this, an optimization model was developed that minimizes the initial investment cost and the levelized cost of energy plan, while examining the annual distribution of investments. The analysis included a baseline scenario tracking investment trends from past years, an optimistic scenario with annual expenditure values 20% higher than the baseline, and a pessimistic scenario with values 20% lower. According to the results, by 2023, all scenarios indicate that the installed capacity targets for solar photovoltaic renewable energy plants will be met. For wind energy, targets will only be achieved in the optimistic scenario, while for biomass and hydroelectric power plants, targets will not be met under any scenario. Furthermore, it has been observed that in all scenarios, at least 30% of the electricity generated was from renewable sources, achieving this particular target as well. With this study, a new method has been developed to select a solution adapted from multi-criteria decision-making (MCDM) techniques upon obtaining a nondominated set of solutions which allows for the evaluation and scoring of solutions under several criteria grouped into technological, economic, environmental, and socio-political categories. Within the set of optimal solutions, the solution with the highest score is recommended to decision makers as the preferred outcome. Furthermore, the model predicts the optimal timing for future investments in offshore wind farms in Turkey, which are currently not under operation. While offering a solution from a non-dominated set of solutions using multi-criteria decision-making techniques, popular distance-based methods such as VIKOR, TOPSIS, and CODAS were applied in the study. During the application of these methods, a weakness was identified in the distance-based MCDM techniques. These methods assume that the similarity of an intuitionistic fuzzy set to the reference point increases as its distance from it decreases. However, the validity of this assumption was found to be debatable, prompting an innovative shift in the doctoral study towards developing a Hypervolume-based approach as an alternative to the traditional distance-based (geometric) MCDM methods. This method was demonstrated to be effective both as a metric for ranking intuitionistic fuzzy sets and as a robust MCDM technique, laying the groundwork for a novel approach in this domain of multi-criteria assessment of energy resources research. Subsequently, it was recognized that the issues identified with the distance-based MCDM techniques were not limited to intuitionistic fuzzy sets alone; similar challenges arise with other sets when ranking according to the distance from a negative or positive ideal solution. Instead of questioning the robustness and reliability of the methods, we prefer to interpret that different rankings can be obtained depending on whether we view the problem from a positive or negative perspective. Indeed, isn't this akin to how we often make choices or address problems in everyday life, by considering situations from various positive or negative angles which affects our decisions? Next, the research further delves into the energy market by introducing a day-ahead market model that incorporates hourly dispatch to adeptly handle the uncertainties in renewable energy production and energy demand. The initial deterministic model, accounting for hourly dispatch, integrates the perspectives of investors, end-users, and central decision-makers, with objective functions focused on investment payback period, average electricity generation cost, and total investment costs. In addressing the deterministic problem, renewable energy production and demand projections for 2030 are modeled using generative adversarial network structures, with each season distinctly represented by representative weeks. The decision variables have been selected as the investment amounts for renewable energy sources and the appropriate feed-in tariff values. The capacities of conventional resources are calculated within the day-ahead market model and are not treated as decision variables. When the calculated capacity for conventional resources surpasses the existing capacity, it is evaluated as new investment; conversely, if it is less, no new investment is deemed necessary. As a result of these methodological decisions, the complexity of the problem and, consequently, the solution time have been significantly reduced. Furthermore, a scenario-based robust optimization model is created by using the scenarios generated by generative adversarial neural networks. This model employs a robust approach to optimization, seeking to make decisions that perform well under the most adverse conditions anticipated within the defined scenarios, to calculate objective functions including the minimization of the payback period of investments, average electricity generation cost, and total investment costs. A notable distinction between the deterministic and robust results was that decisions on wind energy investments in the robust model were more conservative compared to the deterministic outcomes, while investments in solar photovoltaic facilities increased relative to the deterministic model. If installation costs for solar PV panels reach to the price levels in the Energy Information Administration's new policies scenarios by 2030, considering that the remaining power plants are already near their economically feasible limits, it appears that solar PV will be the predominantly installed power plant compared to wind. As variability in wind energy production increases with additional scenarios, the ability of thermal sources to adapt to the remaining demand becomes more challenging, which in turn impacts the unit electricity price for end-users. Consequently, in the robust model, new investments in wind energy are less favored due to this increased variability. This underscores the variability and risk management inherent in robust approaches, highlighting their potential to adapt to uncertainties in renewable energy frameworks.
Benzer Tezler
- Multi-objective generation expansion planning considering uncertainty and modeling with the Pareto uncertainty index
Başlık çevirisi yok
SALTUK BUĞRA SELÇUKLU
Doktora
İngilizce
2015
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiRutgers, The State University of New Jersey-New Brunswick CampusDR. DAVID W. COIT
- Rüzgar enerji santralleri entegre edilmiş elektrik şebekelerinde iletim hattı planlaması
Transmission expansion planning in power systems with wind power plants
FARUK UGRANLI
Doktora
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENGİN KARATEPE
- Advanced evolutionary computation for distributionsystem automation
Dağıtım şebekesi otomasyonu için gelişmiş evrimsel algoritmalar
BAHMAN AHMADI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDOĞAN ÖZDEMİR
DR. ÖĞR. ÜYESİ OGUZHAN CEYLAN
- Inequity-averse optimization in disaster preparedness and response
Afete hazırlık ve müdahale konusunda eşitsizlikten bağımsız optimizasyon
MAHDI MOSTAJABDAVEH
Doktora
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. FATMA SİBEL SALMAN
- Açık deniz römorkör ve destek gemileri işletmeciliğinin stratejikyönetim modellemesi
Strategic management modeling for offshore tugboat and supportvessel operations
ALİ BURÇİN EKE
Doktora
Türkçe
2025
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZCAN ARSLAN