Optimum storage scheduling in distribution grids to minimize the ne load curve slope
Dağıtım şebekelerinde net yük eğrisi eğimini minimize etmeye yönelik optimum depolama zamanlaması
- Tez No: 949077
- Danışmanlar: PROF. DR. AYDOĞAN ÖZDEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Modern teknolojideki geli¸smelerle birlikte elektrik enerjisine olan talep hızla artmaktadır. Bu nedenle, elektri˘gin eri¸silebilirli˘gi ve uygun maliyetli olması kullanıcılar için hayati önem ta¸sımaktadır. Bu durumu kar¸sılamak amacıyla elektrik da˘gıtım ¸sirketleri, daha ucuz ve eri¸silebilir alternatif enerji kaynaklarını ara¸stırmaktadır. Ayrıca, iklim de˘gi¸sikli˘ginin yol açtı˘gı sorunlar nedeniyle daha az karbon dioksit (CO2) salan yenilenebilir enerji kaynaklarına yapılan yatırımlar artmaktadır. Ancak, bu yenilenebilir enerji kaynakları hava ko¸sullarına ba˘glı oldukları için her zaman eri¸silebilir de˘gildir. Bu nedenle, sürekli bir enerji arzı sa˘glamak için enerji depolama sistemleri gereklidir. Bu enerji depolamanın etkin ¸sekilde yönetilmesi ve fazla enerji üretiminin önlenmesi için enerji üretimi ve tüketimi ile ilgili sorunların do˘gru anla¸sılması büyük önem ta¸sımaktadır. Yenilenebilir enerji, insan ölçe˘ginde tükenmez ve bol miktarda bulunan tüm enerji türlerini kapsar. Jeotermal, biyokütle, hidroelektrik, rüzgar ve güne¸s enerjisi, be¸s ana yenilenebilir enerji türüdür. Kaliforniya'da, eyaletin elektrik ¸sebekesinin büyük bölümünden sorumlu olan Ba˘gımsız Sistem Operatörü (ISO), güne¸s enerjisinin önemli ölçüde arttı˘gını bildirmektedir. ISO'nun gelecekte daha yüksek yenilenebilir enerji oranlarını hedeflemesi, çe¸sitli zorlukları beraberinde getirmektedir. Bu zorlukların en önemlisi, enerji topluluklarında sıkça kullanılan bir grafikle temsil edilen“Duck Curve (Ördek E˘grisi)”problemidir. Bu grafik, kamu hizmeti sa˘glayıcısı tarafından kar¸sılanan toplam yük ile rüzgar ve güne¸s üretimi sonrası kalan yük arasındaki farkı göstermektedir. Grafiksel olarak bu e˘gri, oturan bir örde˘ge benzetilmektedir. Gün boyunca güne¸s üretimi arttıkça, ¸sebekeden çekilen elektrik talebi azalır (örde˘gin gövdesi). Bu durum, güne¸sten kaynaklanan fazla enerjiden kaynaklanmaktadır. Güne¸sin batması ve insanların ak¸sam evlerine dönmesiyle birlikte talep tekrar artar (örde˘gin boynu). Bu yük profili, geleneksel üretim birimlerini zorlar, sistem kararlılı˘gını tehdit eder ve ¸sebeke dengelemesi için hızlı tepki verebilen esnek kaynaklara ihtiyaç duyulmasına neden olur. Geleneksel sistemlerde bu hızlı de˘gi¸simler genellikle verimsiz ve maliyetli pik üretim birimlerinin kullanımıyla kar¸sılanmaktadır. Duck Curve yeterince azaltılmazsa, yenilenebilir enerji yatırımlarının verimsiz kullanımı ve kesintiye u˘graması riski de artar. Bu nedenle, da˘gıtım sistemlerinin esnekli˘gini artıracak, rampalama ihtiyaçlarını azaltacak ve net yük e˘grisini düzle¸stirecek yeni stratejilere ihtiyaç duyulmaktadır. Mevcut stratejiler, tarife reformları, geli¸smi¸s yardımcı hizmetler, inverter i¸slevselli˘ginin artırılması ve kontrol sistemleri gibi yöntemlerle yük e˘grisini düzle¸stirmeye odaklanmaktadır. Ancak, saatlik bazda Batarya Enerji Depolama Sistemleri (BESS) planlaması genellikle göz ardı edilmektedir. Bu tez, Duck Curve sorununu çözmek için, BESS sistemlerinin gün içindeki ¸sarj ve de¸sarj zamanlarını ve miktarlarını, tahmin edilen yük ve güne¸s üretim profiline göre optimum ¸sekilde planlayan bir optimizasyon temelli strateji önermektedir. Amaç, gündüz saatlerinde fazla güne¸s enerjisini depolayıp, ak¸sam saatlerindeki yüksek talep dönemlerinde bu enerjiyi kullanarak net yük e˘grisini düzle¸stirmektir. Bu çalı¸sma kapsamında, altı PV jeneratörü ve altı BESS ünitesi içeren modifiye edilmi¸s bir IEEE 33 dü˘gümlü da˘gıtım sistemi kullanılmı¸stır. Optimizasyon probleminin hedefi, 24 saatlik süre boyunca net yük e˘grisinin ardı¸sık saatler arasındaki farkların karelerinin toplamını en aza indirmektir. Bu optimizasyon problemi, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Gri Kurt Optimizasyonu (GWO) olmak üzere iki do˘gadan esinlenen meta-sezgisel algoritma kullanılarak çözülmü¸stür. Her algoritma, her BESS ünitesinin saatlik ¸sarj/de¸sarj gücünü ve gün ba¸sındaki SoC (¸sarj durumu) de˘gerlerini belirlemek için kullanılmı¸stır. Optimizasyon, SoC sınırları, güç kısıtlamaları, SoC süreklili˘gi (ba¸slangıç ve biti¸s SoC e¸sitli˘gi) ve enerji korunumu gibi çe¸sitli kısıtlarla gerçekle¸stirilmi¸stir. Tezin bulguları, enerji depolamanın yüksek yenilenebilir entegrasyona sahip ortamlarda esnek bir kaynak olarak nasıl kullanılabilece˘gi konusunda da˘gıtım ¸sebekesi i¸sletmecileri, planlamacılar ve ara¸stırmacılar için önemli bilgiler sunmaktadır. Önerilen yöntem, güne¸s enerjisinin güvenilir bir ¸sekilde entegre edilmesini desteklemekte, hızlı tepki veren termik üretim birimlerine olan ba˘gımlılı˘gı azaltmakta ve elektrik sektörünün karbon emisyonlarını dü¸sürmeye yönelik daha geni¸s hedefine katkı sa˘glamaktadır.
Özet (Çeviri)
The demand for electrical power is increasing rapidly due to developments in modern technology. Consequently, the availability and affordability of electricity have become essential for users. To address this, power distributors are now exploring more cost-effective and accessible alternative energy sources. In addition, we are investing more in renewable energy sources, which release less carbon dioxide (CO2), as a result of the problems caused by climate change. However, because they depend on the weather, these renewable energy sources aren't always accessible. In order to guarantee a steady supply of energy, energy storage will be required. A thorough understanding of the problems associated with energy production and consumption is essential for managing this energy storage effectively and preventing the generation of excess energy. Renewable energy includes all forms of energy that are abundant and infinite, at least from a human perspective. Geothermal, biomass, hydraulic, wind, and solar energy are the five primary forms of renewable energy. In California, the Independent System Operator Corporation (ISO), which is in charge of most of the state's electrical grid, has seen a significant rise in solar photovoltaic energy. The ISO grid operator in California has multiple challenges as it looks to the future with more renewable energy. The Duck Curve problem, which is depicted by a widely used figure in the energy communities, is the most significant of these challenges. This graph illustrates the difference between the overall load that a public utility serves and how this load appears after some of it has been serviced by wind and solar energy. This graphical representation looks like a sitting duck. During the day, the demand for electricity from the grid dropped as solar generation grew (the duck belly). The surplus photovoltaic energy is the reason for this. The network then undergoes a peak in demand when the sun sets and people start going home in the evening (the duck's neck). It seems that the grid demand decreases during the day and then rises once more in the evening. These load patterns put traditional generating units under operational stress, threaten system stability, and necessitate flexible, fast-ramping resources to keep the power balance. These rapid fluctuations in net load frequently require expensive and ineffective ramping of peaking units in conventional grid operation. Insufficient utilization of clean energy investments and a reduction in renewable energy can potentially result from the duck curve if it is not adequately mitigated. Thus, new strategies are required to increase the flexibility of distribution systems, reduce ramping needs, and smooth the net load curve. Current strategies, including tariff reforms, advanced ancillary services, improved inverter capabilities, and enhanced control systems, primarily aim to flatten the load curve and tackle minimum system load issues. However, the hourly scheduling of battery energy storage systems remains largely overlooked, despite the introduction of various proposed solutions. This thesis addresses the duck curve problem by proposing an optimization-based battery dispatching strategy using Battery Energy Storage Systems (BESS) to flatten the net load curve during the daytime. The idea is to optimally control when and how much of a specific BESS unit will charge or discharge as a function of predicted system load and PV output profile. By storing surplus solar energy during the day and releasing it during high demand in the evening, BESS can significantly flatten the duck curve. A modified IEEE 33-bus radial distribution grid with six PV generators and six BESS units is considered in this study. The goal of the optimization problem is to minimize the net load curve's sum squared slope over 24 hours. The ramping issue is specifically taken into account by the slope technique, which minimizes the change between two successive hourly net load values. To solve the optimization problem, two nature-inspired metaheuristic algorithms— Particle Swarm Optimization (PSO) and Grey Wolf Optimizer (GWO)—were implemented and compared. Each algorithm was used to determine the hourly dispatch power of each BESS unit and the initial State of Charge (SoC) of each unit, which is crucial for maintaining energy balance over the day. The optimization was subject to several constraints, including SoC boundaries, charge/discharge power limits, SoC continuity (initial SoC equals final SoC), and energy conservation across time steps. The findings of this thesis offer valuable insights for distribution grid operators, planners, and researchers seeking to deploy energy storage as a flexible resource in high-renewable environments. The proposed method supports the reliable integration of solar energy, reduces the reliance on fast-ramping thermal units, and contributes to the broader goal of decarbonizing the electric power sector.
Benzer Tezler
- Development of a home energy management system to increase renewable self-consumption in households considering demand-side flexibility
Talep tarafı esnekliği dikkate alınarak konutlarda yenilenebilir öz tüketimi artırmaya yönelik bir ev enerji yönetim sistemi geliştirilmesi
ANIL CAN DUMAN
Doktora
İngilizce
2024
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖNDER GÜLER
- Akıllı şebeke bağlantılı karma enerji sistemi için optimizasyon tabanlı güç yönetimi
Optimization based power management for a smart grid connected hybrid energy system
EFE İSA TEZDE
Doktora
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİL İBRAHİM OKUMUŞ
- Madencilikte bilgisayar uygulamaları ve SURPAC 2000 yazılımı ile bir saha çalışması
Başlık çevirisi yok
TANER ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiKazı Mekanizasyonu Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HASAN ERGİN
- Operation of water distribution networks
İçme suyu şebekelerinin işletilmesi
HALİL ŞENDİL
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURİ MERZİ
- Rehabilitation of water supply systems
Su temini sistemlerinin rehabilitasyonu
NEVZAT TOĞRUL
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURİ MERZİ