Yenilenebilir mikrogrid sistemin meta-sezgisel bir yöntem ile optimal güç planlaması

Abstract

Güç sistemlerinin enerji yönetiminde üretim birimlerinin tekno-ekonomik planlaması önemli bir problemdir. Yük ve üretilen güç arasındaki dengeyi sağlamak bütün güç sistemlerinde arzu edilen bir durumdur. Çok değişkenli ve birçok kısıt içeren güç planlama probleminde üretilen güçle tüketilen güç arasındaki denge lineer programlama ile yapılabilir. Mikrogrid sistemdeki işletme maliyetinin minimum olması için tüketilen güç ile üretilen gücün eşit olması gerekir ve bu da kullanılan mikrogrid sistemi daha cazip hale getirir. Bu dengeyi çok küçük zaman dilimlerinde gerçekleştirmek karmaşık bir optimizasyon probleminin çözümü ile mümkün olur, ancak bu problemin çözümünü sıradan deterministik yöntemlerle yapmak çoğunlukla mümkün olmaz. Bu bakımdan, böyle bir çözüm için meta-sezgisel yöntem kullanmak daha doğru bir yaklaşım olabilir. Bu çalışmanın amacı küçük güçlü rüzgar türbinleri, güneş panelleri ve dizel jeneratörden oluşmuş mikrogrid sistemdeki minimum işletme maliyetini genetik algoritmalar ile optimal güç planlaması gerçekleştirerek bulmaktır. Elde edilen sonuçlar planlama yapılmamış durumla karşılaştırıldığında mikrogrid sistemin işletme maliyetinin önemli ölçüde azaldığını göstermektedir.

Techno-economic design of production units is a significant problem in power systems management. In all the power systems, it is an essential case to maintain the balance between load and generated power. This may be done by optimal power scheduling containing multivariate and several constraints through linear programming methods. It is necessary that power generation should equalize to power consumption in a typical microgrid systems in order to obtain minimum operation cost and this may make microgrid system more attractive. To achieve this balance in very small time intervals may be possible by a solution of a complex optimization problem, however deterministic methods are incapable of doing that. Therefore, use of a meta-heuristic technic may be one alternative to solve this type of minimization problem. The objective of this study is to find minimum operation cost in a microgrid system composed of low power wind turbines, solar panels and a diesel generator through optimal power scheduling by the genetic algorithms. The results have shown that the operation cost of microgrid system is significantly minimized compared to unscheduled power demand.