Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Selahattin GARİP
Danışman: Şaban Özdemir
Özet:
Şebekeye bağlı bir mikro şebekede (MG), bir fotovoltaik (PV) ve batarya enerji depolama sisteminin (BESS) ideal boyutunun optimizasyonu ve enerji yönetim algoritması bu araştırmada yeni bir yaklaşım olarak önerilmiştir. Seçilen amaç fonksiyonu, enerji maliyetlerinin minimizasyonudur. Önerilen algoritma belirlenirken literatürdeki optimizasyon algoritmaları başlangıç hızları ve global minimuma yaklaşma yetenekleri açısından birbirlerine göre değerlendirilmişlerdir. GA ile PSO olarak adlandırılan hibrit algoritma, genetik algoritma (GA) ile parçacık sürü optimizasyonu (PSO) algoritmaları birleştirilerek ve yeni bir enerji yönetimi algoritması ile entegre edilerek oluşturulmuştur. Toplam maliyeti en aza indirerek ideal BESS ve PV boyutunu hesaplamak için bu enerji yönetimi tekniği ve hibrit bir algoritma kullanılmıştır. MG, olabildiğince kendi yenilenebilir enerji kaynaklarından üretilen enerjisini kullanacak şekilde dizayn edilmiştir. Şebeke bağlantılı bir sistem olduğu için şebekeden enerji çekerken önceden belirlenen limiti aşarsa cezai sorumluluğu bulunmaktadır ve bu limit, sistem yöneticisi tarafından ihtiyaç duyulduğunda değiştirilebilmektedir. IEA ve Elia'nın veritabanından alınan iki veri seti, yükün ve bir PV modülünün yıllık çıktıları orantılanarak kullanılmıştır. Bu çalışma, MG'nin şebeke bağlantılı olması, kendi kendine yetebilen yapıda olması, şebeke enerjisini bir enerji yönetim algoritması kullanarak düzenlemesi ve boyut parametrelerini bir enerji yönetim sistemi (EMS) ile bir PSO ile GA hibrit algoritması aracılığıyla optimize etmesi ile literatürdeki önceki çalışmalardan farklıdır. Elde edilen sonuçlar, önerilen sistemin etkinliğini göstermek için çeşitli PV modülü ve BESS modül sayıları için karşılaştırılmıştır. Ayrıca GA ile PSO kullanan yenilikçi enerji yönetimi tekniğinin verimliliği, genetik algoritma, parçacık sürüsü optimizasyonu algoritması, yapay arı kolonisi algoritması (ABC) ve uyum arama (HS) algoritması dahil olmak üzere iyi bilinen optimizasyon algoritmalarıyla da karşılaştırılmıştır. MATLAB sonucu, önerilen algoritmanın, yeni enerji yönetimi tekniği ve PSO ile GA hibrit algoritması ile birleştirildiğinde, mümkün olan en düşük maliyetle optimum PV ve BESS boyutunu elde edebileceğini göstermektedir.
Anahtar Kelimeler : Enerji yönetimi; enerji depolama; mikro şebeke; fotovoltaik sistemler; sezgisel algoritma