Akıllı Dağıtım Sistemlerinde Talep Yanıtına Yeni Bir Yaklaşım
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ELEKTRİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: MUSTAFA ŞEN YILDIZ
Danışman: Bedri Kekezoğlu
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Elektrik güç sisteminde kaliteli ve güvenilir enerji tedariki arz-talep dengesine bağlıdır. Geleneksel şebeke yapısında bu denge arz tarafının yönetimi ile sağlanmaktadır. Ancak, enerji talebinin sürekli artması ve yenilenebilir kaynakların üretim tarafındaki payının genişlemesi bu dengenin arz tarafı yönetimi ile kurulmasını zorlaştırmaktadır. Öte yandan akıllı şebeke sistemlerinin gelişimi, enerji talebinin anlık izlenmesi ile kontrolüne izin vermekte ve talebin etkin yönetimini mümkün kılmaktadır. Bu sayede, Talep Yanıtı (TY) programları ile tüketicilerin elektrik yüklerinin şebekenin ihtiyacına göre yönetilmesi sağlanabilmektedir. Buna yönelik olarak bu tez çalışması kapsamında akıllı şebeke altyapısına sahip bir dağıtım bölgesinin toplu elektrik enerjisi tüketimini şebekenin ihtiyacına göre yönetmeyi amaçlayan bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Analizi gerçekleştirilen dağıtım bölgesi farklı tipte çok sayıda tüketici barındırmaktadır. Bilindiği üzere tüketicilerin tüketim davranışları iklim, sıcaklık değişimi, gün tipi gibi birçok parametreye bağlı olarak değişebilmektedir. Bu nedenle, dağıtım bölgesinde bulunan tüm tüketicileri ve enerji talebini etkileyebilecek değişkenleri kapsayan Kullanım Zamanı (KZ) fiyatlandırmasına dayalı bir TY modeli geliştirilmiştir. Model, tüketicileri tarifeler vasıtasıyla elektrik yüklerini kaydırmaya teşvik ederek dağıtım bölgesinin günlük tüketim profilini şekillendirmeyi amaçlamaktadır. KZ programında genellikle tarifeler önceden hazırlanıp, belirlenen dönem boyunca sabit olarak tüketicilere sunulmaktadır. Bu tarifelerin eldesi için temsili tüketim profilleri gerekmektedir. Bu profilleri tanımlamak için çeşitli yaklaşımlar kullanılmaktadır. Tarife döneminin uzunluğu ve seçilen yaklaşıma bağlı olarak temsili profillerin yılın her günü için tüketicileri doğru temsil etmesi pek mümkün değildir. Bu nedenle tarife dönemlerini kısa tutmak, tüketim profillerini dinamik olarak güncellemek ve program adımlarını algoritmik olarak otomatize etmek programın başarısını artıracaktır. Bu bağlamda geliştirilen modelde, bölgenin gün öncesi talebi derin öğrenmeye dayalı bir modelle tahmin edilmekte ve tarife dönemleri günlük olarak güncellenmektedir. Günün saatleri, tahmini toplu tüketim profili kullanılarak Hareketli Sınır Metodu ile pik, orta ve dip tüketim periyotlarına ayrılarak KZ'ler belirlenmektedir. Devamında tüketiciler, kümeleme algoritması ile tüketim davranışlarına göre gruplara ayrılmaktadır. Son olarak, grupların toplu tüketime ve KZ'lere katkılarını dikkate alan optimizasyon modeli aracılığıyla gruplara özel tarifeler elde edilmektedir. Tez çalışması kapsamında, analizi gerçekleştirilen dağıtım sistemi verileri kullanılarak, farklı mevsim ve gün tipine sahip dört örnek gün üzerinden tarifeler elde edilmiştir. Bu tarifeler, tek zamanlı tarife ve çeşitli yük kaydırma senaryoları ile maliyet değişimleri açısından değerlendirilmiştir. Sonuçlar, tüketicilerin yük kaydırmadan bile kar elde edebildiğini, yük kaydırdıkları senaryolarda ise \%20'leri aşan oranda maliyet azaltabildiklerini göstermektedir. Buna karşılık olarak sistem operatörünün gelirinde ciddi bir azalma olmadığı gözlemlenmiştir. Bu veriler geliştirilen modelin tüketici yüklerini pik tüketim periyodundan diğer periyotlara kaydırmalarını teşvik edici tarifeler üretmekteki başarısını ortaya koymaktadır.