Akıllı şebekelerde sanal güç santraline entegre edilen raylı sistemlerin yapay zekâ temelli enerji optimizasyonu ve santrale etkisi
Artificial intelligence based energy optimization of rail systems integrated into virtual power plants in smart grids and its impact on the plant
Yazar: RAMAZAN GÜNGÜNEŞ
Danışman: PROF. DR. ERTUĞRUL ÇAM
Kırıkkale Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Elektrik piyasasında serbestleşmenin devreye girmesi ile birlikte, Raylı Sistemlerde (RS) artan elektrik talebini karşılamak ve optimize etmek için entegre teknolojilerin göz önüne alınması gerekliliği ortaya çıkmıştır. Bu gereklilik Yenilenebilir Enerji Kaynakları (YEK), Enerji Depolama Sistemleri (EDS) gibi Dağıtık Enerji Kaynaklarının (DEK) varlığında işletilen bir Sanal Güç Santraline (SGS) raylı sistem işletmesinin de dahil olmasını ortaya çıkarmıştır.
Enerji üretiminde önemi giderek artan YEK'lerin meteorolojik ve coğrafi koşullar gibi belirsizliklere maruz kalmaları ve aynı zamanda yerleşim yerlerine uzak mesafelere konuşlandırılmaları, elektrik şebekesinde güç dengesizliklerine, arz-talep uyumsuzluğuna ve güç kalitesinde sorunlara yol açmaktadır. YEK'lerde yaşanan bu belirsizlikler, YEK'lerin EDS'ler ile koordineli çalışmasını gerekli kılmıştır. Bu amaçlarla kurulan SGS'ler, şebeke içerisinde elektrik piyasasına katılmak ve talep yükü sağlamak için çok sayıda düşük ve orta güç enerji üretim birimlerini, enerji depolama birimlerini ve esnek yükleri bir araya getirebilmektedir.
Tez çalışması iki aşamadan oluşmaktadır. İlk aşama Rejeneratif Frenleme Enerjisi Üretim (RFEÜ) yeteneğine sahip bir raylı sistem aracı sürüş dinamiğinin, sezgisel optimizasyon algoritmaları ile optimize edilerek Enerji Verimli Dinamik Sürüş Tekniği (EVDST) modeli geliştirilmesinden oluşmaktadır. Modelin optimum tasarımı, RS araçları için yatay kurplu bir hat boyunca rejeneratif frenleme enerjisinin oluştuğu boşta gitme konumlarının optimize edilmesini ve optimal hız profilleri ile maksimum enerji verimliliği elde etmeyi içermektedir. Geliştirilen model, Minimum Yolculuk Süresi (MYS), Minimum Çekiş Enerjisi Tüketimi (MÇET) ve Maksimum Rejeneratif Frenleme Enerjisi Üretimi (MRFEÜ) gibi tek amaçlı fonksiyonların optimizasyonunu içermektedir. Ayrıca, geliştirilen model MÇET/MRFEÜ, MÇET/MYS, MRFEÜ/MYS ve MÇET/MRFEÜ/MYS gibi çok amaçlı fonksiyonların optimizasyonunu da kapsamaktadır. Geliştirilen modelin optimizasyonunda senaryo tabanlı çalışma ve benzetim çalışması yapılmıştır. Çalışmada optimizasyon yöntemi olarak; Sürekli Zaman Karınca Kolonisi Algoritması (SZKKA), Çiçek Tozlaşması Algoritması (ÇTA) ve Gri Kurt Algoritması (GKO) kullanılmıştır. Geliştirilen model optimum enerji verimi için SZKKA ile senaryo tabanlı bir güzergah üzerinde test edilmiştir. Geliştirilen modelin benzetim çalışması, senaryo tabanlı test işleminden sonra 7 istasyondan oluşan Samsun Tramvay hattının bir bölümüne uygulanmıştır. Geliştirilen EVDST modelinin Pareto işletim sınır koşulları, ÇTA ve GKO algoritmaları kullanılarak her istasyon aralığı için amaç fonksiyonlarının ayrı ayrı optimize edilmesiyle elde edilmiştir. Geliştirilen EVDST modelinin senaryo tabanlı uygulamasında, toplam enerji tüketiminde yaklaşık %48.950 azalma ve toplam rejeneratif frenleme enerjisi üretiminde %137.605'lik bir artış şeklinde ciddi bir verimlilik elde edilmiştir. Sadece tüketilen çekiş enerjisi ve üretilen rejeneratif frenleme enerjisi dikkate alındığında, net enerji verimliliği yaklaşık %54.164 olarak bulunmuştur. Çalışmanın ikinci aşamasında SGS'de yer alan dağıtık sistemlere ilave olarak, RS aracının rejeneratif frenleme anında ürettiği rejeneratif frenleme enerjisi yenilenebilir bir enerji kaynağı olarak ve tükettiği enerji ise kontrol edilebilen değişken bir talep yük olarak değerlendirilmiş ve SGS'ye dâhil edilmiştir. Böylece bir akıllı mikro şebeke altyapısı oluşturulmuştur. SGS'de elde edilen kârın maksimum, emisyon değerinin ise minimum olması amaçlanmış ve bu amaç doğrultusunda bir SGS modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen SGS modelinin daha gerçekçi olması adına batarya deşarj derinliği ve sıcaklık parametreleri de batarya bozulma maliyetinde dikkate alınmıştır. SGS sisteminin optimum işletimi ve dağıtık sistemlerin güç üretim değerleri Matlab m-file olarak tasarlanmış ve optimum kâr/emisyon değerleri GKO algoritması ile optimize edilmiştir. Geliştirilen rejeneratif frenleme enerjisi üretim yeteneğine sahip raylı sistem entegre edilmiş SGS modelinin yalın SGS modeli ile yapılan karşılaştırma sonuçlarında maksimum kâr tek amaçlı fonksiyonu ile yapılan optimizasyon sonucunda yıllık 170727.12 ($) daha fazla kâr, minimum emisyon tek amaçlı fonksiyon ile yapılan optimizasyon sonucunda yıllık 593820.72 kg daha az emisyon salınımı ve 148427.28 ($) daha fazla kâr, maksimum kâr/minimum emisyon çok amaçlı fonksiyon ile yapılan optimizasyon sonucunda 736806.600 kg daha az emisyon salınımı ve 160097.760 ($) daha fazla kâr elde edilmiştir. Bu sonuçlar ile birlikte geliştirilen rejeneratif frenleme enerjisi üretim yeteneğine sahip raylı sistemlerin sanal güç santraline entegre edilmesi modeli daha verimli SGS işletme stratejilerine sahip olmaktadır.
Tez çalışması sonucunda, Gün Öncesi Piyasaya (GÖP) katılan bir SGS yapısına entegre edilmiş raylı sistemlerde enerji verimli sürüş teknikleri optimizasyonu ile desteklenmiş Akıllı Mikro Şebeke Enerji Yönetim Modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen enerji yönetim modeli SGS'ye entegre edilen Rejeneratif Frenleme Enerjisi Üretim Birimi (RFEÜB), Güneş Enerjisi Santrali (GES), Rüzgâr Enerji Santrali (RES), Enerji Depolama Sistemi (EDS), Birleşik Isı ve Güç Santrali (BIGS) ve Isı Üretim Biriminden (IÜB) oluşmakta ve GÖP'e katılarak saatlik optimal fiyat teklifi ve işletim planlaması sunmaktadır.

Abstract:
The relevance of using integrated technologies to effectively address and optimize the increasing power demand in Rail Systems (RS) has become more prominent in light of the beginning of liberalization in the electrical market. The need for incorporating rail operation into a Virtual Power Plant (VPP) has arisen because to the existence of Distributed Energy Resources (DER) like Renewable Energy Sources (RES) and Energy Storage Systems (ESS) inside the system.
The significance of RESs in energy generation shows a notable rise. Nevertheless, acknowledging that these systems are susceptible to several variables, including climatic and topographical factors, is essential. Simultaneously, deploying these energy sources at considerable distances from residential areas gives rise to power imbalances within the electrical system, mismatches between supply and demand, and complications in power quality. Uncertainties in RESs necessitate RESs operating with ESSs. VPPs can engage in the electrical market and contribute to the demand load inside the grid by integrating several low and medium power generating units, energy storage units, and flexible loads.
The thesis has two distinct stages. The first stage involves formulating an Energy Efficient Dynamic Driving Technique (EEDDT) model via heuristic optimization techniques to optimize a rail system vehicle's driving dynamics with Regenerative Braking Energy Generation (RBEG) capabilities. The ideal model design entails optimizing idle locations on a horizontal curving track for RS cars, where regenerative braking energy is created. The objective is to achieve maximum energy efficiency by using optimal speed profiles. The model that has been built encompasses the optimization of single objective functions, namely Minimum Travel Time (MTT), Minimum Traction Energy Consumption (MTEC), and Maximum Regenerative Braking Energy Generation (MRBEG). Furthermore, the created model optimizes multi-objective functions: MTEC/MRBEG, MTEC/MTT, MRBEG/MTT, and MTEC/MRBEG/MTT. The model was optimized through scenario-based and simulation research. This research uses CTACA, FPA, and GWO for optimization. The model was tested on a scenario-based route utilizing the CTACA technique to maximize energy efficiency. After scenario-based testing, the model was employed in a simulation study on a 7-station section of the Samsun Tram line. The Pareto operational boundary conditions of the EVDST model were established by optimizing objective functions individually for each station interval using ETA and GWO algorithms. EVDST model adoption in a scenario-based framework improved efficiency significantly. The overall energy usage decreased by 48.950%, and the regenerative braking energy production increased by 137.605%. Based exclusively on traction energy consumption and regenerative braking energy output, net energy efficiency was 54.164%. In the subsequent stage of the investigation, alongside the distributed systems within the VPP, the regenerative braking energy generated by the Regenerative Braking System (RBS) vehicle during the regenerative braking process is acknowledged as a renewable energy resource. In addition, the consumed energy is considered a controlled variable demand load and is integrated into the VPP. This is because of the way that energy consumption is measured. A highly developed microgrid infrastructure was created as a direct result. The VPP's principal goal is to maximize profits while reducing pollution levels as much as possible. In order to accomplish this objective, a detailed VPP model has been used. The VPP model's battery degradation cost has been updated to consider temperature parameters and the amount of current drawn from the battery. This change was made to make the model more realistic. The Matlab m-file is used to design the optimal operation of the VPP system and determine the power production values of the distributed systems. The GWO method is employed to optimize the values of profit and emission associated with the system.The comparison between the developed VPP model, which incorporates regenerative braking energy generation capability integrated with the rail system, and the lean VPP model reveals notable differences. Specifically, when optimizing with a single-objective function to maximize profit, the former model yields an annual profit increase of $170,727.12, accompanied by a reduction of 593,820.72 kg in emissions. On the other hand, they are optimizing with a single-objective function aimed at minimizing emissions, resulting in a profit increase of $148,427.28 and a reduction of 736,806.600 kg in emissions. Lastly, employing a multi-objective function that seeks to maximize profit while minimizing emissions leads to a profit increase of $160,097.760 and a reduction of 736,806.600 kg in emissions. The findings indicate that the implemented model, which combines rail systems with regenerative braking energy-generating capabilities, exhibits improved operational strategies for the virtual power plant.The thesis has facilitated the development of a Smart Microgrid Energy Management Model. This model is bolstered by optimizing energy-efficient driving methods in rail systems, which are incorporated into a VPP framework that actively participates in the Day-Ahead Market (DAM). The energy management model that has been developed comprises several components, namely the Regenerative Braking Energy Generation Unit (RBEG), the Solar Power Plant (SPP), the Wind Power Plant (WPP), the Energy Storage System (ESS), the Combined Heat and Power Plant (CHP), and the Heat Generation Unit (HGU). These components are integrated into the Smart Grid System (VPP) and actively participate in the Day-Ahead Market (DAM) by offering optimal prices and conducting operational planning hourly.