Akıllı konutlarda elektrik enerjisi yönetim sistemine yeni bir yaklaşım

Abstract

Artan enerji talebi ve puant yükler; elektrik güç sistemlerinde gerilim düşümü, transformatörlerin aşırı yüklenmesi, güç sistemi ekipmanlarının zarar görmesi, kayıpların artması vb. problemlere neden olmaktadır. Geleneksel yaklaşımda artan puant yükleri karşılamak için yeni elektrik enerjisi üretim tesislerinin inşa edilmesi, iletim ve dağıtım hattı ekipmanlarının yenilenmesi gerekmektedir. Bu yaklaşım maliyetli olmasının yanında güç sisteminin de verimsiz bir şekilde işletilmesine sebep olmaktadır. Bu yüzden Talep Yanıt (TY), sistem verimliliğini artırmak ve şebekenin sağlıklı işletilebilmesi açısından önemli bir unsur haline gelmiştir. TY, daha çok endüstriyel ve ticari müşterilere uygulanırken yakın gelecekte Konut Enerji Yönetim Sistemleri (KEYS) ile konut tüketicileri için de yaygınlaşağı öngörülmektedir.Bu tez çalışmasında, konut içerisinde en fazla güç tüketimini gerçekleştiren Isıtma, Havalandırma ve İklimlendirme Sistemleri (IHİS), Elektrikli Su Istıcısı (ESI) ve Elektrikli Taşıtlar (ET) için TY uygulanmıştır. IHİS ve ESI için fiyat işaretlerine kullanıcı tercihleri doğrultusunda KEYS aracılığıyla yanıt verilmesine olanak sağlayan aktif kontrol yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntemle, puant yükler düşürülürken tüketicilerin de enerji bedellerinden tasarruf etmesi sağlanmaktadır. Bununla birlikte, ET'lerin dolma/boşalma koordinasyonu, gerektiğinde şebekeye enerji aktarılmasına olanak sağlayan Taşıttan Şebeke (T→Ş)'ye yapısı içerisinde sezgisel algoritmalar kullanılarak optimize edilmiştir. Önerilen hedef fonksiyonu dolma/boşalma işlemi koordinasyonunu sağlayan toplayıcının maliyetini minimize etmektedir. Böylece, ET sahiplerinin konforu düşünülerek, dolma/boşalma koordinasyonu için kullanılan araç sayısı da en aza indirilmekte ve şebeke kapasitesi optimum şekilde kullanılmaktadır. Bu şekilde, ET'lerin olabildiğince çabuk dolum işlemini gerçekleştirmesi sağlanmaktadır. Farklı algoritmalarla yapılan benzetimler karşılaştırıldığında, Genetik Algoritma (GA) ile toplayıcı için minimum maliyet ve ET sahipleri için maksimum konfor sağlanmaktadır.

Increased energy demand and peak loads may cause problems such as voltage drop, overloading of transformers, damaging power system equipment, increasing losses, etc. In the traditional approach, new electrical power generation plant, transmission and distribution line equipment is required in order to meet increasing demand. This approach is not only costly but also causes the power system to operate inefficiently. Hence, Demand Response (DR) has become an important tool for increasing system efficiency and ensuring healthy operation of the network. DR is generally applied to industrial and commercial customers for now but it will be common with residential consumers via Home Energy Management Systems (HEMS) in the near future.In this thesis, DR is applied for Heating, Ventilation and Air Conditioning (HVAC), Electric Water Heater (EWH) and Electric Vehicles (EV) which are most power consumers in a house. Active Control (AC) method has been used that allows the user to respond to price signals via HEMS in the direction of user preferences. AC provides that decreasing peak load and reducing consumer cost. Furthermore, charge/discharge coordination of EV is optimized using heuristic algorithms in the structure of Vehicle to Grid (V2G) which allows energy to be transferred from EV to grid. The proposed objective function minimizes the cost of the collector which provides the coordination in a power system. Thus, considering the comfort of ET owners, the number of EV used for charge/discharge coordination is also minimized and grid capacity is used optimally. Genetic Algorithm (GA) provides the minimum cost for the collector and maximum comfort for EV owners among the simulated algorithms.