Optimal management of a virtual power plant considering renewable energy resource plus energy storage unit
Yenilenebilir enerji kaynağı ve enerji depolama ünitesi dikkate alınarak sanal enerji santralinin optimal yönetimi
- Tez No: 999520
- Danışmanlar: PROF. DR. BÜLENT YEŞİLATA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Enerji, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Aşırı karbon emisyonlarının azaltılmasına yönelik küresel çabalar, özellikle Birleşmiş Milletler tarafından yürütülen Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları (SKA'lar) kapsamında, kamu ve özel sektörün dikkatini çekmektedir. Bu bağlamda, yenilenebilir enerji kaynakları (YEK'ler), sürdürülebilir kalkınma hedeflerine ulaşmada kilit bir rol üstlenmektedir. Ancak, YEK üretiminin süreksizliği ve öngörülemezliği, güç sistemlerinin güvenilirliğini tehdit etmekte; bu da ani dengesizliklere, kesintilere ve sistem arızalarına neden olabilmektedir. Bu teknik sorunlara çözüm sunmak amacıyla, bu çalışma, Batarya Enerji Depolama Sistemleri (BEDS) ve Dizel Jeneratörler (DG) içeren veriye dayalı bir modelleme yaklaşımı önermektedir. Önerilen model, dışbükeyliği koruyan Karışık Tamsayılı Doğrusal Programlama (KTDP) yöntemiyle formüle edilmiş Dağıtımsal Olarak Sağlam Ortak Şans Kısıtlı Optimizasyon (DOSOŞKO) çerçevesine dayanmaktadır. Çalışmada, Entegre Enerji Modellemesi Sistemleri (EEMs) bağlamında sistem performansını artırmak için Koşullu Riske Maruz Değer (KRMD) ve H-X algoritmaları entegre edilmiştir. KRMD, BEDS işletimini optimize ederek maliyetleri düşürmekte ancak yüksek hesaplama yükü yaratmaktadır. Buna karşın, H-X algoritması hesaplanabilirlik açısından üstünlük göstermekte, daha hızlı işlem süresi ve yeterli kârlılık sağlayarak hesaplama verimliliği sunmaktadır. Ayrıca H-X, ReOpt gibi mevcut optimizasyon modellerinin geliştirilmesine katkı sağlamaktadır. Son olarak, Binom Açılımı (BE) doğrusal olmayan üst seviye amaç fonksiyonunun doğrusal hale getirilmesinde kullanılarak, Gurobi gibi çözücülerle çözüm etkinliği ortaya konmuştur.
Özet (Çeviri)
The global effort to address extreme carbon emissions has garnered significant attention from both public and private sectors, notably through initiatives spearheaded by the United Nations, such as the Sustainable Development Goal 7 (SDG7).Within this context, renewables are crucial for achieving the SDG7; however, the inherent intermittency and unpredictability of RES outputs impose serious reliability challenges on power systems, often resulting in unforeseen power imbalances, outages, and abrupt shutdowns. To manage these technical challenges, this study proposes a data-driven modeling approach utilizing Battery Energy Storage Systems (BESS) and Diesel Generators (DGs) in a Distributionally Robust Joint Chance-Constrained Optimization (DR-JCCO) framework, formulated through Mixed-Integer Linear Programming (MILP) to maintain convexity. This study integrates tractable algorithms, specifically the Conditional Value-at-Risk (CVaR) and H-X algorithms, to improve system performance within Integrated Energy Modeling Systems (IEMs). The findings indicate that CVaR provides efficient BESS operation and operational cost minimization without necessitating wind power curtailment, though it is associated with higher computational burden. In contrast, the H-X algorithm demonstrates superiority in terms of tractability, achieves faster BESS cycling, and results in reasonable profit output margins. Furthermore, the H-X algorithm establishes a new benchmark for enhancing existing optimization models such as REopt applied in IEM applications. Finally, Binomial Expansion (BE) has been applied to selectively reformulate a non-linear upper-level objective function, to demonstrate the robustness and efficiency of linear models solved by the off-the-shelf solvers such as Gurobi.
Benzer Tezler
- Model predictive controller based optimal energy management strategy for a fuel cell hybrid vehicle
Hidrojen yakıt hücreli elektrikli araçlar için model öngörülü kontrol temelli enerji yönetimi stratejisi
ALİ KEREM YALÇIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞÇE YÜKSEL BEDİZ
- Akıllı şebekelerde sanal güç santraline entegre edilen raylı sistemlerin yapay zekâ temelli enerji optimizasyonu ve santrale etkisi
Artificial intelligence based energy optimization of rail systems integrated into virtual power plants in smart grids and its impact on the plant
RAMAZAN GÜNGÜNEŞ
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırıkkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERTUĞRUL ÇAM
- Hydro inflow forecasting and virtual power plant pricing in the Turkish electricity market
Hidroelektrik santraller için akım tahmini ve Türkiye elektrik piyasasında sanal hidroelektrik santral fiyatlaması
SEZER ÇABUK
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
EnerjiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiFinansal Matematik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. AYŞE SEVTAP KESTEL
DR. ERKAN KALAYCI
- Dağıtık üretim tesisi içeren alçak gerilim dağıtım şebekelerinde durum analizi gerçekleştirilerek dağıtım şebekesinde optimum durumun belirlenmesi
Determination of the optimum condition in the distribution grid by performing a condition analysis in low-voltage distribution grids containing distributed generation facility
AHMET SARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMersin ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN ERİŞTİ
- Security constrained optimal redispatch management in balancing markets
Dengeleme piyasalarında güvenlik kısıtlı optimal elektrik üretim talimatı yönetimi
SİNAN EREN
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ NEZİH GÜVEN