Şebeke etkileşimli mikroşebekelerde güç paylaşımının yapay zeka yöntemiyle optimizasyonu

Abstract

Bir mikroşebeke, dağıtılmış üretim kaynakları ve enerji depolama birimlerinden oluştuğundan, bunlar arasındaki güç paylaşım işlemini yönetmek için bir kontrol katmanı gereklidir. Bu amaçla DA mikroşebekelerde kullanılan kontrol şemaları merkezi, merkezi olmayan, dağıtılmış ve hiyerarşik olarak kategorize edilmiştir. Bu tezde DA mikroşebeke kontrol şemalarında yaygın olarak tercih edildiği için hiyerarşik kontrol yöntemi detaylı olarak ele alınmıştır. Hiyerarşik kontrolün son katmanındaki ekonomik kontrolde üretim-tüketim dengesizliği nedeniyle talep tarafı yönetimi ele alınması gereken bir husus olarak değerlendirilmelidir. Bu çalışma şebeke etkileşimli mikroşebekelerde güç paylaşımının, yenilenebilir enerji kaynaklarından maksimum verim alacak şekilde ve ekonomik çıkarlar amacıyla talep tarafı yönetimini de içeren çok katmanlı bir kontrol yapısında gerçekleşmesini amaçlamaktadır. Bu nedenle tasarlanan bir mikroşebeke benzetimi üzerinden, güç paylaşımı için literatürde yaygın olarak kullanılmış metasezgisel algoritmalar ile, daha önce literatürde çok fazla denenmediği görülen yusufçuk algoritması denenmiş ve karşılaştırılmalı olarak analiz edilmiştir. Maksimum güç elde edebilmek için yenilenebilir enerji kaynaklarının maksimum güç noktası izleme kontrolü de denenmiştir. Son olarak hiyerarşik kontrolün son katmanında ekonomik çıkarlar doğrultusunda enerji depolama sisteminin şarj-deşarj kontrolünün talep yönetimi esasına dayalı olarak bulanık mantık tabanlı denetleyici sistemi ile sağlandığı bir yapı da çalışmada yer almıştır. Buna göre, güç talebinin düşük olduğu ve elektriğin piyasa fiyatının daha uygun olduğu zamanlarda enerji depolama sistemi şarj edilecek şekilde kontrol altına alınmıştır. Bu sistem tasarlanırken hem zamana hem de yük miktarına göre değişen yeni bir dinamik fiyatlandırma yapısı önerilmiştir. Bu sayede tezde hiyerarşik kontrolün her katmanı bir yapay zeka yöntemi ile kontrol edilmeye çalışılmıştır. Elde edilen bulgulara göre yusufçuk algoritmasının başarısı, denenen diğer algoritmalara göre daha tatmin edici bulunmuştur. Tezde önerilen yeni hibrit fiyat tarifesinin de çok zamanlı tarifeye kıyasla yüksek güç talebinin karşılanması gerektiği durumlarda talep tarafı yönetiminde daha etkin olabileceği düşünülmektedir.

Since a microgrid consists of distributed generation resources and energy storage units, a control layer is required to manage the power sharing process between them. For this purpose, control schemes used in DC microgrids have been categorized as centralized, decentralized, distributed and hierarchical. In this thesis, the hierarchical control method has been discussed in detail because it has been widely preferred in DC microgrid control schemes. Due to the production-consumption imbalance in economic control at the last layer of hierarchical control, demand-side management should be considered as an issue that needs to be addressed. This study aims to realize power sharing in grid-enabled microgrids in a multi-layered control structure, including demand-side management, in a way to get maximum efficiency from renewable energy sources and for economic benefits. For this reason, over a designed microgrid simulation, the metaheuristic algorithms widely used in the literature for power sharing and the dragonfly algorithm, which has not been tried much in the literature before, have been tried and analyzed comparatively. The maximum power point tracking control of the renewable energy systems has also been tested to obtain maximum power. Finally, in the last layer of hierarchical control, a structure in which charge-discharge control of the energy storage system has been provided with a fuzzy logic-based controller system based on demand management in line with economic interests has been also included in the study. Accordingly, the energy storage system has been brought under control to be charged when the demand for power is low and the market price of electricity is more favorable. While designing this system, a new dynamic pricing structure that changes according to both time and load has been proposed. In this way, each layer of hierarchical control in the thesis has been tried to be controlled by an artificial intelligence method. According to the results, the success of the dragonfly algorithm has been found to be more satisfactory than the other algorithms tried. It is thought that the new hybrid price tariff proposed in the thesis may be more effective in demand-side management when high power demand needs to be supply compared to the multi-time tariff.