Techno-economical reliable energy management of smart microgrids using dynamic reconfiguration
Dı̇namı̇k yenı̇den yapılandırma kullanarak akıllı mı̇kro şebekelerı̇n tekno-ekonomık güvenı̇lı̇r enerjı̇ yönetı̇mı̇
- Tez No: 944983
- Danışmanlar: PROF. DR. ZIYODULLA YUSUPOV
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Siber saldırılar, Dinamik yeniden yapılandırma, LSTM, Enerji yönetimi, Çoklu mikro şebekeler
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 126
Özet
Akıllı güç mikro şebekelerinin güvenli ve uygun maliyetli çalışmasını sağlamak, doğal olayların ve siber saldırıların neden olduğu artan hasar nedeniyle yöneticiler ve operatörler için önemli bir endişe haline gelmiştir. Bu makale, kararlılık, güvenilirlik ve işletme maliyetleri de dahil olmak üzere sistemin güvenlik endeksini geliştirmek için çoklu mikro şebekelerin dinamik olarak yeniden yapılandırılmasına odaklanan yeni bir çerçeve sunmaktadır. Çerçeve, şebekede hat kesintilerine veya üretim arızalarına yol açabilecek siber saldırıları ele almak için dağıtılmış jenerasyonları (DG'ler) içermektedir. Ayrıca bu çalışma, daha önce göz ardı edilen değiştirilmiş bir nokta tahmin yöntemi aracılığıyla güç şebekelerinin belirsizliklerini ve erişilebilirlik faktörlerini dikkate almaktadır. Akıllı güç çoklu mikro şebekelerinin güvenli ve uygun maliyetli çalışmasını sağlamak için, anahtarların ve DG nesillerinin durumlarının bağımsız parametreler olarak hizmet ettiği, bağımlı parametrelerin ise işletme maliyeti ve tekno-güvenlik endekslerinden oluştuğu çok amaçlı bir problem olarak bir optimizasyon çerçevesi geliştirilmiştir. Çok amaçlı problem, gelişmiş ölçüm altyapılarında (AMI'ler) yanlış veri enjeksiyon saldırılarını (FDIA) etkili bir şekilde tespit etmek için özellikle uzun kısa süreli bellek (LSTM) ve tahmin aralıklarına dayanan derin öğrenme (DL) tekniklerini kullanır. Bu çerçeve, değiştirilmiş bir nokta tahmin yöntemi, LSTM tabanlı derin öğrenme ve teknik endeksler ile FDIA siber saldırılarını dikkate alarak, akıllı güç çoklu mikro şebekelerinin güvenliğini ve güvenilirliğini geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu yöntemin etkinliği 118 otobüsten oluşan bir ağ üzerinde doğrulanmıştır. Önerilen yaklaşımın sonuçları, hem teknik hem de ekonomik göstergelerde PSO, MOGA, ICA ve HHO algoritmalarına göre kayda değer gelişmeler olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Ensuring the secure and cost-effective operation of smart power microgrids has become a significant concern for managers and operators due to the escalating damage caused by natural phenomena and cyber-attacks. This work presents a novel framework focused on the dynamic reconfiguration of multi-microgrids to enhance the system's security index, including stability, reliability, and operation costs. The framework incorporates distributed generations (DGs) to address cyber-attacks that can lead to line outages or generation failures within the network. Additionally, this work considers the uncertainties and accessibility factors of power networks through a modified point prediction method, which was previously overlooked. To achieve the secure and cost-effective operation of smart power multi microgrids, an optimization framework is developed as a multi-objective problem, where the states of switches and DG generations serve as independent parameters, while the dependent parameters consist of the operation cost and techno-security indexes. The multi-objective problem employs deep learning (DL) techniques, specifically based on long short-term memory (LSTM) and prediction intervals, to effectively detect false data injection attacks (FDIA) on advanced metering infrastructures (AMIs). By incorporating a modified point prediction method, LSTM-based deep learning, and consideration of technical indexes and FDIA cyber-attacks, this framework aims to advance the security and reliability of smart power multi microgrids. The effectiveness of this method has been validated on a network of 118 buses. The results of the proposed approach demonstrate remarkable improvements over PSO, MOGA, ICA, and HHO algorithms in both technical and economic indicators. Keyword: Cyber-attacks, Dynamic reconfiguration, LSTM, Energy management, Multi microgrids
Benzer Tezler
- Integration of sustainable energy sources into data centre electrical systems
Sürdürülebilir enerji kaynaklarının veri merkezi elektrik sistemlerine entegrasyonu
CİHAN ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BELGİN TÜRKAY
- Şebekeden bağımsız hibrit enerji sisteminin tekno-ekonomik açıdan incelenmesi ve optimizasyonu
Techno-economic investigation and optimization of the standalone hybrid energy system
AYKUT FATİH GÜVEN
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURAN YÖRÜKEREN
- İstanbul şehir hatları vapurları ana tahrik sisteminin hidrojen yakıt hücresine dönüşümünün tekno-ekonomik incelenmesi
Techno-economic investigation of hydrogen fuel cell propulsion system transformation of Istanbul city lines ferry
MURAT ÖZGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN AZMİ ÖZSOYSAL
- Bilgisayar destekli enerji yönetim sistemleri ve kontrol merkezleri
Computer based energy management system and control centres
METİN İZGİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. NESRİN TARKAN
- Afet bölgelerinde kurulan yerleşim birimlerinin enerji ihtiyacının şebekeden bağımsız hibrit sistemlerle karşılanmasının tekno-ekonomik analizi
Techno-economic analysis of energy demand of settlements established in post-disaster areas with off-grid hybrid systems
ENDER YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT ÇAKAN