Yenilenebilir enerji santrallerinin şebeke entegrasyonundaki problemlerinin optimal çözümü

Abstract

Endüstriyel ve teknolojik gelişmeler, enerji talebinde küresel bir artışa yol açmıştır. Artan enerji talebinin, sürdürülebilir ve çevre dostu enerji kaynaklarından karşılanması bu yüzyılda büyük önem kazanmıştır. Bu nedenle, yenilenebilir enerji santral (YES) kurulumlarında önemli artışlar gözlemlenmiştir. Fakat YES üretimlerinin değişken ve belirsiz doğası, bu kaynakların şebeke entegrasyonunda problemlere neden olmaktadır. Bu çalışmada, tesisler arasındaki konumsal-zamansal tamamlayıcılık dikkate alınarak, YES üretim değişkenliğinin ve belirsizliğinin en aza indirilmesi hedeflenmiştir. Bu bağlamda, tesis üretimleri arasındaki konumsal-zamansal tamamlayıcılık indekslerini hesaplamak için öncelikle Kritik Zaman Pencereleri (KZP) isimli bir yöntem kullanılmıştır. Tesisler arasındaki optimum tamamlayıcılık indeks değerlerine sahip YES kümelerini belirlemek için KZP tabanlı bir optimizasyon modeli geliştirilmiştir. Bu optimizasyon modelini çözmek amacıyla İkili Yapay Arı Kolonisi (BABC) algoritması kullanılmıştır. Önerilen yöntemin uygulaması, Türkiye'de kurulu rüzgâr santralleri (RES) ve nehir tipi hidroelektrik santrallerinin (NHES) üretim verileri üzerinde gerçekleştirilmiştir. Bu uygulama çalışması iki aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada, 2 yıllık üretim periyotuna sahip 161 RES ve 483 NHES'in gerçek üretim verileri toplanmıştır. Daha sonra KZP metodu kullanılarak mevcut RES, NHES VE NHES+RES tesis kümelerinin tamamlayıcılık seviyesi incelenmiştir. İkinci aşamada, maksimum konumsal-zamansal tamamlayıcılığa sahip RES, NHES VE NHES+RES kümelerini belirlemek için önerilen KZP - BABC tabanlı optimizasyon metodolojisi kullanılmıştır. Bu çalışmadan elde edilen sonuçlar, önerilen metodoloji kullanarak maksimum konumsal-zamansal tamamlayıcılığa sahip aday YEK küme bölgelerinin belirleyebileceğini ortaya koymuştur.

Industrial and technological developments have led to a global increase in energy demand. Meeting the increasing energy demand from sustainable and environmentally friendly energy sources has gained great importance in this century. For this reason, significant increases have observed in renewable energy power plant (REPP) installations. However, the variable and uncertain nature of REPP generations cause grid integration and energy imbalance problems. This study is targeted to minimize the variability and instability of the REPP generations by considering the spatial-temporal complementarity between the plants. In this context, a method called Critical Time Windows (CTW) is utilized to calculate the spatial and temporal complementarity indexes between the plant generations. Then, a CTW based optimization model is developed to determine the REPP clusters that have between plants optimum complementarity index values. The binary artificial bee colony (BABC) algorithm is employed for the purpose of solving this optimization model. The application of the proposed method is realized on the generation data of wind power plants (WPP) and run of river hydropower plants (RHPP) installed in Turkey. This application study includes two stages. In the first stage, real generation data of 161 WPP and 483 RHPP is collected. Then, the complementarity level of current WPP RHPP and RHPP+WPP plant clusters was examined by using the CTW method. In the second stage, the proposed CTW - BABC based optimization methodology is used to determine WPP, RHPP and RHPP+WPP clusters that have maximum spatial and temporal complementarity. The results obtained from this study have revealed by using the proposed methodology can determine candidate REPP cluster regions that have maximum spatio-temporal complementarity.