Model predictive controller design for energy management in networked microgrids
Enterkonnekte mikro şebekelerde enerji yönetimi için model öngörülü kontrol tasarımı
- Tez No: 937909
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH BIYIK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yaşar Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 177
Özet
Popülasyon artışı, sanayileşme ve ekonomik büyüme ile birlikte fosil yakıtların tükenme riski, yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımını ve önemini giderek artırmaktadır. Ancak, yenilenebilir enerji kaynaklarının doğası gereği kesintili olması, enerji arzında dalgalanmalara neden olmakta ve bu durum mikroşebekelerde enerji yönetimi ve kontrol süreçlerini zorlaştırmaktadır. Bu dalgalanmaları dengelemek amacıyla kullanılan batarya enerji depolama sistemleri (BESS), hem stabilizasyon hem maliyet hem de enerji yönetimi açısından önemli bir rol oynamaktadır. Bununla birlikte, birden fazla mikroşebekenin bir araya gelerek oluşturduğu networked mikroşebekelerde (NMG), enerji yönetimi ve kontrol süreçleri; üretim dalgalanmaları, dinamik tüketici profilleri ve batarya sistemlerinin teknik kısıtları gibi birçok değişkenden etkilenmektedir. Bu nedenle, NMG'lerde etkin enerji yönetimi ve kontrol koordinasyonunun sağlanması, hem işletme maliyetlerini azaltmak hem de sistem güvenilirliğini artırmak açısından kritik bir konudur. Bu tezde, şebekeye bağlı ve birbirleriyle güç alışverişi yapabilen NMG'ler için kapsamlı bir model geliştirilmiştir. Önerilen modelde; fotovoltaik (PV) paneller, rüzgar türbinleri (WT), batarya enerji depolama sistemleri (BESS), değişken yük profilleri ve saatlik bazda değişen elektrik fiyatlandırması dikkate alınmıştır. Modelin gerçek sisteme en yakın şekilde tasarlanabilmesi amacıyla, PV ve WT üretim verileri gerçek ölçümlerden elde edilmiş ve PV ile BESS sistemlerine entegre invertörlerin reaktif güç desteği sağlanmıştır. Ayrıca, yenilenebilir enerji üretimindeki belirsizliklerin ve yük dalgalanmalarının sistem performansına etkisini değerlendirmek amacıyla Monte Carlo metodu kullanılmıştır. Böylece, sistemin olasılıksal senaryolar altında nasıl performans gösterdiği analiz edilmiş ve belirsizliklerin mikroşebeke operasyonları üzerindeki etkileri incelenmiştir. Bu çalışmanın literatüre katkısı, yalnızca güç dengesinin sağlanmasıyla sınırlı kalmayıp, her bir mikroşebeke için güç akış analizinin de entegre edildiği doğrusal olmayan bir optimizasyon modelinin geliştirilmiş olmasıdır. Önerilen yenilikçi yaklaşım, merkezi ve dağıtık model öngörülü kontrol stratejilerinin voltaj bağımlı dinamik yük profilleri ve güç akış analizi ile bütünleştirilmesini içermektedir. Ayrıca, yalnızca aktif güç yönetimi değil, reaktif güç etkileri de göz önünde bulundurularak farklı vaka çalışmaları gerçekleştirilmiş ve mikroşebeke modelleri kapsamlı bir şekilde analiz edilmiştir. Önerilen model, NMG'lerin enerji yönetiminde esnekliği ve etkinliği artırarak, hem ekonomik hem de teknik sürdürülebilirliği desteklemektedir.
Özet (Çeviri)
Population growth, industrialization and economic growth, as well as the risk of depletion of fossil fuels, gradually increase the use and importance of renewable energy sources. However, the intermittent nature of renewable energy sources causes fluctuations in energy supply, which complicates energy management and control processes in microgrids. Battery energy storage systems (BESS), which are used to compensate for these fluctuations, play an important role in terms of both stabilization, cost and energy management. However, in networked microgrids (NMG), which are formed by the combination of more than one microgrid, energy management and control processes; It is affected by many variables such as production fluctuations, dynamic consumer profiles and technical constraints of battery systems. Therefore, ensuring effective energy management and control coordination in NMGs is a critical issue in terms of both reducing operating costs and increasing system reliability. In this thesis, a comprehensive model has been developed for NMGs that are connected to the grid and can exchange power with each other. In the proposed model, photovoltaic (PV), wind turbines (WT), battery energy storage systems (BESS), variable load profiles and electricity pricing that varies on an hourly basis were considered. In order to design the model as close to the real system as possible, PV and WT production data were obtained from real measurements and reactive power support was provided by inverters integrated into PV and BESS systems. Additionally, to assess the impact of renewable energy variability and load fluctuations, the Monte Carlo method have been employed, providing a probabilistic framework to evaluate system performance under uncertainty. The contribution of this study to the literature is that a nonlinear optimization model has been developed in which power flow analysis is integrated for each microgrid, not only limited to achieving power balance. The proposed innovative approach involves the integration of centralized and distributed model predictive control strategies with voltage-dependent dynamic load profiles and power flow analysis. In addition, different case studies were carried out considering not only active power management but also reactive power effects, and microgrid models were analyzed comprehensively. The proposed model increases flexibility and efficiency in the energy management of NMGs, supporting both economic and technical sustainability.
Benzer Tezler
- A novel artificial intelligence based energy management system for microgrids
Mikro şebekeler için yapay zeka temelli yeni bir enerji yönetim sistemi
NECATİ AKSOY
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- Hibrit elektrikli bir kamyon için bulanık mantık tabanlı enerji yönetim sistemi algoritmalarının geliştirilmesi
Development of fuzzy logic based energy management system algorithms for hybrid electric truck
HAZAL SÖLEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT YILMAZ
- Türkiye elektrik şebekesi için yan hizmet temelli batarya enerji depolama sistemi tasarımı ve kontrolü
Design and control of a battery energy storage system based ancillary service for the Turkish power system
KÜBRA NUR AKPINAR
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKAN ÖZGÖNENEL
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU GÜNDOĞDU
- Gemi makine dairesi bakım işlemlerinin verimlilik analizi
Efficiency analysis of maintenance of ship machinery systems
ÇAĞLAR KARATUĞ
Doktora
Türkçe
2023
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASİN ARSLANOĞLU
- State of charge estimation of lithium-ion batteries using machine learning approach
Makine öğrenmesi yaklaşımı kullanılarak lityum iyon pillerin şarj durumu tahmini
OSMAN ALPER ALTUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE AYAZ