Araç şarj istasyonlarının dağıtım şebekesine entegrasyonuyla meydana gelen olumsuzlukların belirlenmesi

Abstract

Dünya üzerinde artan nüfus ve gelişen teknoloji ile sınırlı miktarda bulunan fosil yakıtlara bağımlı geleneksel ulaşım araçlarının yerini elektrikli araçlar almaktadır. Hızla artan elektrikli araç sayısı ve buna bağlı olarak artan elektrikli araç şarj istasyonu yükleri özellikle dağıtım şebekelerinin yeterliliğini ve güvenilirliğini tehdit etmektedir. Elektrikli araç şarj istasyonlarının saatlik veya mevsimsel bazda talep güçlerini tam olarak kestirmek mümkün olmadığı için bu çalışmada, mevcut yüklerin geçmiş yıllara ait yüklenme verileri göz önüne alınarak olasılıksal bir gelecek projeksiyonu oluşturulabileceği gösterilmiş ve oluşturulan bu gelecek projeksiyonları için elektrikli araç şarj istasyonlarının dağıtım şebekesinin güvenilirlik indislerine (SAIDI, SAIFI) olan etkileri incelenmiştir. Kullanılan veriler yerel bir dağıtım şebekesinin istatistiki verileri ile bir fiderinden alınan ölçüm değerlerine dayandırılmıştır. Bu çalışma içerisinde kullanılan olasılıksal modelleme yaklaşımı; Weibull dağılımına ait Olasılık Yoğunluk Fonksiyonunun (OYF) kullanımını, Latin Hiperküp Örnekleme (LHÖ) yöntemini ve yükler arasındaki korelasyon değerlerinin hesaplanarak Tekrar Sıralama Algoritması (TSA) ile optimum senaryonun uygun korelasyon ilişkisi dahilinde tekrar düzenlenmesini içermektedir. Belirtilen yöntemler kullanılarak gelecek yıllara yönelik senaryolar oluşturulmuş ve bu senaryolar kullanılarak elektrikli araç şarj istasyonlarının dağıtım şebekelerinin güvenilirlik indislerine olan etkileri olasılıksal modelleme yöntemlerinden faydalanılarak gerçek bir dağıtım sisteminde gösterilmiştir. Elde edilen sonuçlar çalışma içerisinde paylaşılmıştır.

With increasing population and developing technology in the world, electric vehicles are taking the place of traditional transportation vehicles dependent on limited fossil fuels. Rapid increase in the number of electric vehicles and charging station loads challenges the adequacy and reliability of distribution networks. Since it is not possible to estimate demanding power of electric vehicle charging stations on an hourly or seasonal basis, it has been shown in this study that probabilistic future projections can be made taking into account the measurements of the past years and effects of electric vehicle charging stations on the distribution network's reliability indices (SAIDI, SAIFI) are investigated for these future projections. Topology of distribution system and measurement data used is based on a local distribution network's statistics and measurements. Probabilistic modelling approach used in this study includes usage of the Probability Density Function (PDF) of Weibull distribution, Latin Hypercube Sampling (LHS) method, correlation between the loads and generation of optimum scenarios by applying re-ordering algorithm (ROA) in the context of suitable correlation between loads.