Stokastik optimizasyon metodu kullanılarak enerji talep yönetim sisteminin modellenmesi
Küçük Resim Yok
Tarih
2019
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Ege Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu tez çalışmasında, stokastik optimizasyon yöntemi kullanılarak enerji ve rezerv planlama modeli hazırlanmıştır. Model, yenilenebilir enerji kaynaklarından üretim sağlayarak bünyesinde bulunan elektrik abonelerinin taleplerini karşılayan bir mikroşebeke yapısına göre tasarlanmıştır. Bu yapıda, elektrik abonelerinden alınan talep tarafı katılımı enerji ve rezerv olarak kullanılmaktadır. Model, iki aşamalı stokastik doğrusal programlama problemi formunda hazırlanmış ve L-Şekilli Metot ile çözülmüştür. Bunun yanında, mesken yüklerinin talep tarafı katılımı kapsamında planlanabilmesi için tamsayılı doğrusal programlama problemi formunda bir optimizasyon modeli çalışmaya dahil edilmiş ve dal-sınır algoritması ile çözülmüştür. Mikroşebeke yapısına ilişkin belirsizlik öğeleri stokastik programlama çerçevesinde senaryolar aracılığıyla modellenmiştir. Dikkate alınan belirsizlik öğeleri; güneş enerjisi üretimi, rüzgar enerjisi üretimi, enerji talep durumu ve dengesizlik maliyetidir. Bu kapsamda; rüzgar hızı, güneş ışınımı, enerji talebi verileri incelenerek uygun olasılık dağılım fonksiyonu parametreleri hesaplanmıştır. Monte Carlo örneklendirmesi kullanılarak farklı aralıklarda rassal değerler üretilmiş ve bu değerler stokastik senaryoların oluşturulması için kullanılmıştır. Modelin verimliliğinin ölçülebilmesi için diğer planlama yöntemleri ile kıyaslama yapılmıştır. Kıyaslama yapılabilmesi için deterministik yöntemli planlama ve rezerv tutulmayan planlama şeklinde iki diğer planlama yöntemine göre sonuçlar alınmıştır. Alınan sonuçlar stokastik model sonuçları ile farklı gerçekleşme durumlarına göre kıyaslanmış ve stokastik modelin operasyonel maliyetler anlamında avantaj sağladığı görülmüştür
In this thesis, an energy and reserve scheduling model has been designed using stochastic optimization method. The model has been designed for a microgrid structure where renewable energy generation is used to feed the electricity demand of customers. Demand side response from the electricity customers is used for energy and reserve planning. Model is formulated as a two-stage stochastic linear programming problem and is solved using the L-Shaped Method. In addition, another optimization model is designed in order to schedule the household loads of residential demand side participants. This model is formulated as a linear integer programming problem and is solved using the Branch and Bound algorithm. Uncertainties related to the operation of the microgrid has been modelled using scenarios in the stochastic programming framework. Uncertainties that are considered in the model are; solar energy generation, wind energy generation, energy demand levels and the cost of unbalancing. In this regard, wind speed, solar irradiation and energy demand data has been analyzed and related probability distribution parameters have been calculated. Monte Carlo sampling is used to generate random values on several intervals. These values have been used to formulate the stochastic scenarios of the model. Other scheduling methods have been used for comparison in order to measure the efficiency of the stochastic scheduling model. Scheduling results for a deterministic planning method and a no reserve planning approach has been considered for the comparison. Scheduling results of all models have been subjected to different realization scenarios. Analysis of the results has shown that the stochastic scheduling method yields an economic advantage compared to other methods.
In this thesis, an energy and reserve scheduling model has been designed using stochastic optimization method. The model has been designed for a microgrid structure where renewable energy generation is used to feed the electricity demand of customers. Demand side response from the electricity customers is used for energy and reserve planning. Model is formulated as a two-stage stochastic linear programming problem and is solved using the L-Shaped Method. In addition, another optimization model is designed in order to schedule the household loads of residential demand side participants. This model is formulated as a linear integer programming problem and is solved using the Branch and Bound algorithm. Uncertainties related to the operation of the microgrid has been modelled using scenarios in the stochastic programming framework. Uncertainties that are considered in the model are; solar energy generation, wind energy generation, energy demand levels and the cost of unbalancing. In this regard, wind speed, solar irradiation and energy demand data has been analyzed and related probability distribution parameters have been calculated. Monte Carlo sampling is used to generate random values on several intervals. These values have been used to formulate the stochastic scenarios of the model. Other scheduling methods have been used for comparison in order to measure the efficiency of the stochastic scheduling model. Scheduling results for a deterministic planning method and a no reserve planning approach has been considered for the comparison. Scheduling results of all models have been subjected to different realization scenarios. Analysis of the results has shown that the stochastic scheduling method yields an economic advantage compared to other methods.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Enerji, Energy
