Energy management for an electric vehicle integrated microgrid using reinforcement learning
Pekiştirmeli öğrenme kullanarak elektrikli araç entegre mikro şebeke için enerji yönetimi
- Tez No: 974044
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜRKAN SOYKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Enerji, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Enerji Sistemleri İşletim ve Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Mikro şebekeler, otomasyon ve analitikle entegre edilmiş yenilenebilir enerji sistemlerini içeren merkezi olmayan enerji çözümleri olarak kendilerini göstermiştir. Bununla birlikte, elektrikli araçların (EV'lerin) artan penetrasyonu, özellikle arz ve talep dengesinin sağlanması konusunda mikro şebeke enerji yönetimini baskı altına almaktadır. Bu çalışma, mikro şebeke yapısının Markov Karar Süreci (MDP) olarak modellenmesiyle, elektrikli araç entegreli bir mikro şebeke için enerji yönetimini pekiştirmeli öğrenme (RL) tekniklerini kullanarak ele almaktadır. Çalışmada, RL yöntemleri olarak Derin Q-Ağları (DQN) ve Proksimal Politika Optimizasyonu (PPO) kullanılmıştır. İlki, politikaların 500 bölüm içerisinde yakınsamasıyla harcamaları %25 oranında azaltmış ve yenilenebilir enerji kullanımını %78'e çıkarmıştır. 1000 bölüm ile uygulanan PPO ise daha düşük maliyetlere sahip olmakla birlikte, mikro şebeke enerjisini yenilenebilir kaynaklardan ek olarak sağlamaktadır. Her iki yöntem de yenilenebilir enerji arzı ve enerji tüketimindeki değişkenlik belirsizliklerini başarıyla çözmüştür. Araştırma, enerji yönetim sistemlerinde RL tekniklerinin kullanılmasının harcamaları önemli ölçüde düşürebileceğini, güç sisteminin güvenilirliğini artırabileceğini ve güneş enerjisi sistemlerinin kullanımını çoğaltabileceğini göstermektedir. Bu teknikler, gerçek zamanlı ve uyarlanabilir enerji yönetim sistemleri sağlayarak, elektrikli araçların mikro şebekelere entegrasyonunu kolaylaştırmakta ve geleneksel yöntemlerin ötesine geçmektedir. Elde edilen sonuçlar, ekonomik ve çevre dostu enerji yönetimi uygulamalarına ulaşmak için yeni fırsatlar sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Microgrids have presented themselves as decentralized energy solutions that integrate renewable energy systems with automation and analytics. However, the increasing penetration of electric vehicles (EVs) puts microgrid energy management under pressure, especially in the area of supply and demand balance. This study handles energy management for an electric vehicle integrated microgrid using reinforcement learning (RL) techniques, where the microgrid structure was modelled as a Markov Decision Process (MDP). Deep Q-Networks (DQN) and Proximal Policy Optimization (PPO) were used as RL methods in the study. The former lowered expenses by 25% and increased renewable energy use to 78% with policy convergence within 500 episodes. PPO with 1000 episodes has lower costs but draws additional microgrid energy from renewable sources. Both methods successfully solved the renewable energy supply and energy consumption variability uncertainties. The research illustrates that the use of RL techniques in energy management systems can tremendously cut expenses, improve the reliability of the power system, and increase the use of solar systems. It facilitates the integration of EVs into microgrids by providing real-time and adaptive energy management systems, thus going beyond the boundaries of traditional methods. The results indicate new opportunities for achieving economical and environmentally friendly energy management practices.
Benzer Tezler
- Enerji depolama üniteli trijenerasyon mikro şebeke sisteminde çizelgeleme optimizasyonu: Hastane uygulaması
Scheduling optimization in the trigeneration microgrid system with energy storage unit: Hospital application
ANIL DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÖZGÜR KAYALICA
DOÇ. DR. AYŞE AYLİN BAYAR
- Mikroşebekelerde talep tarafının esnekliğini dikkate alan optimum işletim yaklaşımının geliştirilmesi
Development of an optimal operation approach considering demand side flexibility in microgrids
AYŞE KÜBRA ERENOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OZAN ERDİNÇ
- Uçaktan şebekeye enerji aktarımı destekli havalimanı mikroşebekelerinde bütünleşik enerji yönetimi ve optimizasyonu
Integrated energy management and optimization of airport microgrids supported by aircraft-to-grid energy transfer
BERKAY GÜZEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE KÜBRA TATAR
- Afet sonrası durumlarda yenilenebilir enerji kaynakları ve elektrikli taşıtların kullanıldığı tüketim merkezleri için enerji yönetim sistemi geliştirilmesi
Development of energy management system for load centers with renewable energy resources and electric vehicles in post-disaster situations
ALPER KAĞAN CANDAN
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiManisa Celal Bayar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEVZAT ONAT
DOÇ. DR. ALİ RIFAT BOYNUEĞRİ
- WHEELS TO SUSTAIN: ACTIVATING THE POTENTIAL OF ELECTRIC VEHICLES FOR MULTISCALE GRID STABILITY, HEAT PUMP PENETRATION, AND RENEWABLE ENERGY INTEGRATION
SÜRDÜRÜLEBİLİRLİK İÇİN TEKERLEKLER: ELEKTRİKLİ ARAÇLARIN ÇOK ÖLÇEKLİ ŞEBEKE KARARLILIĞI, ISI POMPASI YAYGINLIĞI VE YENİLENEBİLİR ENERJİ ENTEGRASYONU POTANSİYELİNİ HAREKETE GEÇİRMEK
ABDULLAH DİK
Doktora
İngilizce
2024
EnerjiThe Unıversıty Of NottınghamSürdürülebilir Enerji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SİDDİG OMER
DOÇ. DR. RABAH BOUKHANOUF