A new optimization-based model for economic evaluation of multi-household domestic energy systems with levelized cost of electricity consumed
Çok haneli evsel enerji sistemlerinin seviyelendirilmiş tüketilen elektrik maliyeti ile değerlendirmesinin içeren optimizasyon tabanlı yeni bir model
- Tez No: 938004
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE KÜBRA TATAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Tesisleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
Sürdürülebilir ve maliyet etkin konut enerji çözümlerine geçiş, yenilenebilir enerji teknolojilerinin dinamik enerji tarifeleriyle entegre edilmesini sağlayacak yenilikçi yakla¸sımları gerektirmektedir. Bu tez, fotovoltaik (PV) paneller, elektrikli araçlar (EV'ler), batarya enerji depolama sistemleri (BESS) ve hibrit ısı pompalarının çok haneli sistemlere entegrasyonunu etkin bir ¸sekilde yöneten bir optimizasyon modeli sunmaktadır. Dinamik tarifelerden yararlanan model, enerji tüketimini ve üretimini optimize ederek, Seviyelendirilmiş Tüketilen Enerji Maliyeti (LCOCE) aracılığıyla ekonomik analize güçlü bir vurgu yapmaktadır. Ek olarak, bu çalışma hane enerji talep eğilimlerini analiz etmek ve tahmin etmek için makine öğrenimi tekniklerini kullanan bir tüketim profili tahmin modeli içermektedir. Çeşitli hane tüketim senaryoları üzerinde eğitilen bu model, enerji optimizasyon stratejilerinin doğruluğunu artırarak enerji varlıklarının verimli ve maliyet etkin bir ¸sekilde tahsis edilmesini sa˘glamaktadır. Tahmin modeli, tüketicilerin enerji kullanımları konusunda bilinçli kararlar almalarına olanak tanıyarak tasarrufları en üst düzeye çıkarmakta ve sistem verimliliğini artırmaktadır. Çalışmada, bu entegrasyonların enerji verimliliğini artırma ve maliyetleri düşürme potansiyeli değerlendirilmiş, ekonomik uygulanabilirlik için kritik bir ölçüt olarak LCOCE kullanılmıştır. Sonuçlar, dinamik oranlı tarifelerin ve optimize edilmiş enerji yönetimi stratejilerinin, sabit oranlı tarifelere kıyasla hanelerin elektrik faturalarını önemli ölçüde azalttı˘gını ortaya koymaktadır. Örneğin, optimize edilmiş model, temel duruma kıyasla yıllık elektrik faturalarında %70,34'e varan bir azalma sağlamıştır. Ayrıca model, PV ve ısı pompası sistemleri için sürekli olarak pozitif yatırım getirisi (RoI) göstermiştir; PV sistemleri 2,78'e kadar RoI değerlerine ulaşırken, ısı pompaları 1,09'a ula¸smıştır. Buna karşın, BESS yüksek başlangıç ve değiştirme maliyetleri nedeniyle negatif RoI göstermiştir. Ayrıca LCOCE analizi, ¸sebekeye geri satılan enerjiden elde edilen önemli tasarrufları ve potansiyel gelir üretimini vurgulamaktadır. Bu durum, optimize edilmiş enerji yönetimi stratejilerinin ekonomik ve operasyonel faydalarının altını çizmekte ve hanelerde yenilenebilir enerji teknolojilerinin benimsenmesine yönelik bilinçli kararların yolunu açmaktadır.
Özet (Çeviri)
The transition towards sustainable and cost-effective residential energy solutions necessitates innovative approaches for integrating renewable energy technologies with dynamic energy tariffs. This thesis presents an optimization model that effectively manages the integration of photovoltaic (PV) panels, battery energy storage systems (BESS), electric vehicles (EVs), and hybrid heat pumps in multi-household settings. By leveraging dynamic tariffs, the model optimizes energy consumption and generation, placing a strong emphasis on economic analysis through the Levelized Cost of Consumed Energy (LCOCE). Additionally, this study incorporates a consumption profile predictive model that uses machine learning techniques to analyze and predict household energy demand patterns. By training on diverse household consumption scenarios, this predictive model enhances the accuracy of energy optimization strategies, ensuring that energy assets are allocated efficiently and cost-effectively. The predictive model allows consumers to make well-informed choices regarding their energy usage, further maximizing savings and improving system efficiency. The study evaluates the possibility of these integrations to enhance energy efficiency and reduce costs, with LCOCE providing a critical metric for economic viability. The results reveal that dynamic-rate tariffs and optimized energy management strategies significantly reduce household electricity bills compared to fixed-rate tariffs. For instance, the optimized model achieved up to a 70.34% reduction in annual electricity bills compared to the base case. Furthermore, the model consistently demonstrated xiii positive return on investment (RoI) for PV and heat pump systems, with PV achieving RoI values up to 2.78 and heat pumps reaching 1.09. In contrast, BESS showed negative RoI because of substantial upfront and replacement costs. Additionally, the LCOCE analysis highlights the substantial savings and potential revenue generation from energy returned to the grid. This underscores the economic and operational benefits of optimized energy management strategies, paving the way for informed decisions in adopting renewable energy technologies for households.
Benzer Tezler
- Mekansal analiz teknikleri ile çok kriterli karar verme yaklaşımı kullanılarak raylı sistem güzergah analizi
Rail system route analysis using multi criteria decision making with spatial analysis techniques
BERNA ÇALIŞKAN
Doktora
Türkçe
2023
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ OSMAN ATAHAN
- Hava koşullarını dikkate alan dron eşlikli son adım teslimat modeli
Drone-assisted last mile delivery model considering weather conditions
ÖZLEM GÜREL
Doktora
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEYDA SERDAR ASAN
- Performans tabanlı tasarıma bütünleşik yaklaşım
Integrated design approach to performance based design
BENAN ŞAHİN KARAGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜKSEL DEMİR
- 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
KAAN DEVECİ
Doktora
İngilizce
2024
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖNDER GÜLER
- Rüzgâr santrali bileşenlerinin analitik ağ süreci kullanarak yeni bir yaklaşımla çok ölçütlü seçimi
Multi criteria selection of wind power plant components with a new approach using analytical network process
FİKRİ BARIŞ UZUNLAR
Doktora
Türkçe
2020
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖNDER GÜLER
PROF. DR. ÖZCAN KALENDERLİ