Dağıtım sistemleri için anormal işletme koşulları altında topoloji belirleme ve dayanıklılık odaklı restorasyon stratejisinin geliştirilmesi
Development of topology determination and resiliency-oriented restoration strategy for distribution systems under abnormal operating conditions
Yazar: ABDURAHMAN YALDIZ
Danışman: PROF. DR. OZAN ERDİNÇ ; DR. ÖĞR. ÜYESİ YAVUZ ATEŞ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Tesisleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Son zamanlarda yenilenebilir enerji kaynaklarının ve elektrikli araçlardaki artış, iklim değişikliği ile bağlantılı doğa olayları elektrik güç sisteminin stabil ve güvenli çalışmasını engellemektedir. Bu durum uygun bir topoloji ve dengeye sahip güç sistemlerinin önemini daha da arttırmıştır. Bu yüzden son yıllarda güç sistemi dayanıklılığı üzerine yapılan araştırmalar önemli bir ivme kazanmıştır. Bu araştırmalar, geniş kapsamlı siber saldırılar, depremler ve seller gibi felaket durumlarına hızlı ve koordineli bir şekilde yanıt verme kapasitesini artırmayı amaçlamaktadır. Önerilen yöntemler güç sistemlerinin daha etkin yönetilmesini sağlamakta ve kesintisiz elektrik hizmeti sunmaktadır.
Bu tezde güç sisteminde durum tahmini, planlama ve yeniden yapılandırma gibi birçok konuda kritik önem sahip güç sistem topoloji elde edilmektedir. Önerilen yaklaşım topoloji saldırılarına maruz kalan elektrik güç sistemlerinde hızlı ve doğru topoloji kontrolü sağlamak amacıyla sunulmaktadır. Elde edilen topoloji bilgisiyle hatalı noktaları belirleyerek ve mikro şebeke (MŞ) grupları oluşturarak güvenli bir elektrik şebekesi oluşturmayı amaçlamaktadır. Makine öğrenme teknikleri, izinsiz giriş saldırısı algılama (DIAD) sistemine entegre edilmiş ve bu sayede manipüle edilmiş veya hatalı akıllı sayaçların (SM) tespit edilmesi sağlanmıştır. Bu çalışmada, olay öncesi ve olay sonrası tam hata konumlarını belirlemek ve MŞ bölge restorasyonu için ileri düzey bir topoloji tanımlama (TT) tabanlı grafik öğrenme algoritması önerilmiştir. TT bölgesinin tespiti sonrası ise MŞ bölgelerinde yük restorasyon sürecini optimize etmek için bir karışık tam sayılı doğrusal programlama (MILP) yaklaşımı kullanılmıştır. Bu yaklaşım şebeke depolama sistemleri (ŞDS), fotovoltaik sistemler (FVs), elektrikli araç şarj istasyonları (EAİ) ve mobil generatörler gibi güç sisteminde esneklik ve acil durum güç dengelemesi sağlayan sistemleri kullanarak, kritik yüklerin minimum kayıp ve en kısa sürede eski durumuna getirilmesini hedeflemektedir. Modelin değerlendirilmesi sonucunda, çeşitli topoloji saldırısı durumlarında yük kurtarma süreçlerinin etkinliğini doğrulayan sonuçlar elde edilmiştir.
Bu tez kapsamında ayrıca güç sistemi topolojisi, faz belirleme ve güç sistemi dayanıklılığına etkisi konu başlıkları altında detaylı bir TT derleme çalışması literatürde ilk kez sunulmaktadır.

Abstract:
As we witness an accelerated transition towards renewable energy sources and an increase in electric vehicle adoption, there's a subsequent rise in challenges related to climate change within our electrical grids. This situation has further emphasized the importance of power systems with appropriate topology and balance. Consequently, research on power system resilience has gained significant momentum, aiming to enhance the capacity to respond rapidly and cohesively to catastrophic events such as extensive cyber-attacks, earthquakes, and floods. The proposed methods enable more efficient management of power systems and provide uninterrupted electricity service.
This thesis focuses on obtaining critical power system topology, which plays a crucial role in various aspects such as state estimation, planning, and reconfiguration. The proposed approach aims to provide fast and accurate topology control for electrical power systems that are susceptible to topology attacks. By identifying faulty points and forming microgrid (MG) groups, the goal is to establish a secure electric grid. Machine learning techniques are integrated into the data intrusion attack detection (DIAD) system, enabling the detection of manipulated or faulty smart meters. In this study, an advanced topology identification (TI)-based graph learning algorithm is proposed to determine complete fault locations before and after events and to facilitate MG zone restoration. After determining the TI regions, a mixed-integer linear programming (MILP) approach is used to optimize the load restoration process in the MG regions. This approach aims to minimize losses and restore critical loads to their previous state as quickly as possible, utilizing flexibility and emergency power balancing systems such as grid-supported energy storage systems (GSS), photovoltaic systems (PV), electric vehicle charging stations (EVCS), and mobile generators. Evaluation of the model yields results that confirm the effectiveness of the load restoration process in various topology attack scenarios.
Furthermore, within the scope of this thesis, a detailed compilation of topology identification (TI) is presented for the first time in the literature, discussing its impact on power system topology, phase identification, and system resilience.