Rüzgar santrallerinde elektrik depolama optimizasyonu
Optimisation of electricity storage in wind power plants
Yazar: GÜLİSTAN YILDIRIM
Danışman: PROF. DR. NİZAMETTİN BAYYURT
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; Enerji = Energy

Özet:
Türkiye geniş kıyı şeridi ve dağlık bölgeleri ile birlikte önemli ölçüde rüzgar enerji potansiyeline sahiptir. Bu sayede ülkemizde enerji ihtiyacının rüzgar gibi yenilenebilir kaynaklardan sağlanabilmesi mümkün olabilmektedir. Yenilenebilir kaynakların elektrik üretim miktarları elektrik talebinden bağımsız olup, meteorolojik olaylara bağımlıdır. Rüzgar elektrik santrallerinde de durum aynı şekildedir. Elektrik talebinin düşük olduğu saatlerde yüksek rüzgar hızı mevcut ise rüzgar elektrik santrali (RES) üretime devam etmektedir. Tersi durum olan, elektrik talebinin yüksek olması durumunda rüzgar hızı düşük ise, talebin daha az bir bölümü rüzgarlardan karşılanabilmektedir. Bu gibi durumlar enerji arzında istikrarsızlık, sistem dengesinin bozulması, enerji dalgalanmalarının oluşması gibi birçok sorunu da beraberinde getirmektedir.
Bu çalışmada İzmir' de bulunan bir rüzgar elektrik santralinin depolama sistemi ile entegre olması durumu araştırılmıştır. Depolama sisteminin sağlayacağı sistem kararlılığı, enerji dalgalanmalarının dengelenmesi, sürdürülebilirliğin sağlanması, talebin yüksek olduğu saatlerde arz kesintinin yaşanmaması gibi yaratacağı birçok fayda dışında elektrik piyasasında oluşan dengesizlik ve KÜPST maliyetlerinde yaratmış olduğu iyileştirme araştırılmış ve fiyat arbitrajı konuları irdelenmiştir.
Çalışma Haziran 2023 yılına ait veriler ile yapılmıştır. 6 adet türbini bulunan ve yenilenebilir enerji kaynaklarını destekleme mekanizması (YEKDEM)' na tabii bir santraldir. Bu santral için makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak elektrik üretim tahmin modelleri elde edilmiş olup bu tahmin modellerinin performansları karşılaştırılmıştır. En iyi tahmin performansı CatBoost makine öğrenmesi yöntemi ile elde edilmiştir. Çalışmanın ikinci kısmı olan depolama algoritmasının amacı ise piyasadan kaynaklı oluşan dengesizlik maliyeti ve KÜPST' ü minimize etmek ve fiyat arbitrajı sağlamaktır. Depolama entegrasyonu ile birlikte elektrik talebi düşük iken arz fazlası olan elektriğin depolanması, elektrik talebinin arttığı durumda ise sisteme enerji kazandırılması sağlanır ve anlık olarak santralin üretim tahmini ile gerçekleşen üretim değeri arasındaki farktan kaynaklı oluşan dengesizliğin yine anlık olarak dengelenmesi sağlanır. Bu algoritmanın girdilerinden bir diğeri de Piyasa takas fiyatı tahminidir. Bu veri için gerçekleşen fiyat baz alınmıştır.  Depolama algoritması ile birlikte dengesizlik ve KÜPST maliyeti %38 azaltılmış olup, fiyat arbitrajı ile de Haziran ayı toplamında 877,169 TL fayda sağlanmıştır.

Abstract:
Turkey has a significant wind energy potential with its wide coastline and mountainous regions. In this way, it is possible to meet the energy demand in our country from renewable sources such as wind. The electricity generation amounts of renewable resources are independent of electricity demand and dependent on meteorological events. The situation is the same in wind power plants. If there is a high wind speed during the hours when the electricity demand is low, the wind power plant (WPP) continues production. Conversely, if the wind speed is low when the electricity demand is high, a smaller portion of the demand can be met from the winds. Such situations bring along many problems such as instability in energy supply, disruption of system balance, and energy fluctuations.
In this study, the integration of a wind power plant in Izmir with a storage system is investigated. In addition to the many benefits that the storage system will provide such as system stability, balancing energy fluctuations, ensuring sustainability, avoiding supply interruptions during high demand hours, the imbalance in the electricity market and the improvement in the costs of  WPP have been investigated and price arbitrage issues have been examined.
The study was conducted with the data of June 2023. It is a power plant with 6 turbines and subject to the renewable energy resources support mechanism (YEKDEM). For this power plant, electricity generation forecasting models were obtained using machine learning methods and the performances of these forecasting models were compared. The best prediction performance was obtained with CatBoost machine learning method. The purpose of the storage algorithm, which is the second part of the study, is to minimise the market-induced imbalance cost and PPPST and to provide price arbitrage. With the integration of storage, it is ensured that the electricity in excess supply is stored when the electricity demand is low, and energy is added to the system when the electricity demand increases, and the imbalance caused by the difference between the production forecast of the power plant and the actual production value is balanced instantaneously. Another input of this algorithm is the market clearing price forecast. This data is based on the realised price.  With the storage algorithm, the market costs of power plant was reduced by 38%, and with the price arbitrage, a total of 877,169 TL benefit was achieved in June.