Akıllı dağıtım sistemlerinde talep yanıtına yeni bir yaklaşım
A new approach to demand response in smart distribution systems
Yazar: MUSTAFA ŞEN YILDIZ
Danışman: DOÇ. DR. BEDRİ KEKEZOĞLU ; DR. ÖĞR. ÜYESİ KADİR DOĞANŞAHİN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Tesisleri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Akıllı kentler = Smart cities

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.

Abstract:
The reliable and high-quality supply of electrical energy in power systems relies on maintaining a balance between supply and demand. In traditional grid structures, this equilibrium is primarily achieved through supply-side management. However, the continuous increase in energy demand and the growing share of renewable energy sources in production make supply-side management more challenging. Fortunately, the development of smart grid systems allows for real-time monitoring and control of energy demand, enabling effective management. Within this context, Demand Response (DR) programs tailored to regional and consumer-specific needs encourage consumers to adjust their electricity loads based on the grid's requirements. In this study, we focus on a smart grid-enabled distribution area aiming to manage collective electricity consumption according to the grid's needs. The distribution area hosts diverse consumer types, and their consumption behavior varies based on parameters such as climate, temperature fluctuations, and time of day. To address this variability, we develop a DR model based on Time-of-Use (ToU) pricing, which covers all consumers and variables affecting energy demand. The model encourages consumers to shift their electricity loads through tariffs, ultimately shaping the daily aggregated consumption profile of the distribution area.
In general, tariffs of ToU pricing program are typically pre-defined and offered to consumers throughout a specified period. To generate these tariffs, representative consumption profiles are necessary. However, accurately representing all consumers for every day of the year is challenging due to the length of the tariff period and the chosen approach. Therefore, short tariff periods, dynamic updates of consumption profiles, and algorithmic approach of program steps can enhance program effectiveness. In this context, the model employs a deep learning-based forecasting model to predict the day-ahead aggregated demand for the region, and tariff periods are updated daily. Using the forecasted consumption profile, we divide the day into peak, mid, and off-peak consumption periods using the Moving Boundary Method. Next, consumers are clustered based on their consumption behavior using a clustering algorithm. Finally, customized tariffs are generated for each consumer group, considering their contributions to overall consumption and ToUs.
Within the scope of the thesis study, tariffs were obtained based on four sample days with different seasons and day types, using the analyzed distribution system data. These tariffs are evaluated in terms of cost changes under various load-shifting scenarios. The results show that consumers can make profits even without shifting loads, and in scenarios where they shift loads, they can reduce costs by more than \%20. In contrast, it has been observed that there is no significant decrease in the income of the system operator. These data demonstrate that the developed model successfully encourages consumers to shift their loads away from the peak consumption period to others.