Rüzgar enerji santrallerinin modellenmesi ve kısa devre analizi
Modelling of wind power plants and short circuit analysis
Yazar: MEHMET ŞEN
Danışman: PROF. DR. MUCİZ ÖZCAN
Necmettin Erbakan Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Rüzgar enerjisi = Wind energy

Özet:
Dünya'da ve ülkemizde artan nüfus ve gelişen teknoloji ile birlikte elektrik enerjisine olan ihtiyaç her geçen gün artmaktadır. Fosil yakıtların sınırlı kaynaklar olması, elektrik enerjisi üretiminde kullanılması sonucu atmosfere bıraktıkları sera gazı yayılımın insanlar için hem çevresel hem de sağlık problemlerine sebep olması gibi bir takım olumsuz etkileri insanlığın yenilenebilir enerji kaynaklarına yönelmesini zorunlu kılmıştır. Yenilenebilir enerji kaynaklarından üretilmesi planlanan elektrik enerjisinin, belirlenmesi güç özellikteki değişkenlere bağlı olması ve enerji talebi arzını karşılamak için elektrik şebekelerine verebileceği bazı olumsuzluklar önceden ön görülüp gerekli tedbirlerin alınmasını zorunlu kılmaktadır. Bu kapsamda enerji arzı ve talebi karşılama dengesi arasındaki ince çizgi daima göz önüne alınmalıdır.
Bu tez çalışmasında enerji arz-talep arasındaki bu dengeyi bozabilecek olumsuzluk önceden tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bu çalışmada Konya-Ardıçlı bölgesine ait geçmiş tarihli meteorolojik hava durumu verileri kullanılarak yıl içerisindeki aşırı rüzgârlı gün sayısı tespit etmek hedeflenmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında modellenen rüzgâr elektrik santralinin kurulacağı yerin rüzgâr hızı açısından uygun konumda olup olmadığı tespit etmek için geleceğe yönelik rüzgâr hızı tahmini gerçekleştirilmiştir. Geleceğe yönelik rüzgâr hızının değeri yapay sinir ağları ile Levenberg Marquardt algoritması kullanılarak tahmin edilmiştir. Matlab programında yapay sinir ağları yöntemi kullanılarak yapılan çalışmadan elde edilen yüksek rüzgâr hızlarından kaynaklı oluşabilecek kısa devre arıza sayısı, yılda en fazla 14 gün olarak gerçekleşebileceği sonucu bulunarak rüzgâr santralinin kurulacağı yerin konumunun uygunluğu doğrulanmıştır. İleri tarihli bir gün için bölgede rüzgâr hızı tahmini yapay sinir ağları ile % 92.76 oranında başarı ile tahmin edilmiş olup, oluşturulan yapay sinir ağı ezberleme yapmadan, daha önce programa girilmeyen verileri bile belirtilen bu yüksek başarı oranıyla tahmin edilmiştir.

Tezin ikinci aşamasında, yedi adet rüzgâr türbininden oluşan bir rüzgâr santrali Digsilent PowerFactory programında önce elektriksel modellemesi gerçekleştirilmiştir. Daha sonra elde bu elektrik modelleme devresi üzerinde santrale ait oluşması muhtemel dört adet senaryo belirlenmiştir.  Tespit edilen bu senaryolar için yük akış analizi ve kısa devre analizleri yapılarak pratikte kısa devre arızası olarak % 70 oranında en çok karşılaşılan faz-toprak kısa devre arızası için çözüm önerisi sunulmuş ve arıza akımının değeri düşürülmeye çalışılmıştır. Faz-toprak kısa devre analizi etkileyen faktörlerden transformatör bağlantı şekli ve topraklama direnci değerleri değiştirilerek, YNyn transformatör bağlantısı ve 20 ohm toprak direnci değeri için en düşük faz-toprak kısa devre akımı ile karşılaşılacağı tespit edilmiştir. Bu yöntemle yanlış parametreler seçilmesi ile oluşturulacak bir tesisin, muhtemel herhangi bir faz toprak arızası durumunda kısa devre akımının değeri 30 kA seviyelerinde oluşabileceği ve bu çalışma sonucu belirtilen şekilde tesisin kurulması durumunda bu değerin 0.02 kA seviyesinde oluşabileceği sonucu elde edilmiştir. Yapılan çalışma ile gösterilmeye çalışılan kısa devre akımı değerinin düşük çıkması durumu tesisin kurulması aşamasında kullanılacak şalt cihazlarının daha ekonomik olmasını sağlayarak yatırım maliyetlerinin düşürülmesinde önemli bir rol oynamıştır.  

Anahtar Kelimeler: kısa devre, rüzgâr hızı tahmini, rüzgâr santrali, yapay sinir ağları

Abstract:
The need for electrical energy is increasing day by day with the increasing population and developing technology in the world and in our country. Some negative effects such as the fact that fossil fuels are limited sources and the greenhouse gas emission released to the atmosphere as a result of its use in electrical energy production causes both environmental and health problems for people have made it compulsory for humanity to turn towards renewable energy sources. The fact that the electrical energy planned to be generated from renewable energy sources depends on the variables that are difficult to determine and some negativities that may be given to the electricity networks to meet the energy demand supply are foreseen and necessary measures must be taken. In this context, the fine line between the energy supply and the balance of meeting the demand should always be considered. 

In this thesis, the negativity that might disrupt this balance between energy supply and demand was tried to be predicted. In this study, it was aimed to determine the number of extremely windy days during the year by using the meteorological weather data of the Konya-Ardıçlı region. In the first phase of the study, the estimation of future wind speed was made to determine whether the location of the wind power plant modeled is in a suitable position in terms of wind speed. The value of the wind speed for the future was estimated by using the Levenberg Marquardt algorithm with artificial neural networks. In Matlab program, the number of short circuit breakdowns that may occur due to the high wind speeds obtained from the study using the method of artificial neural networks, has been confirmed by the location of the place where the wind power plant will be established by finding the result that it can take place at most 14 days a year. For a future day, the wind speed in the region was estimated with a success rate of 92.76%  with artificial neural network and even data that has not been entered into the program beforehand has been estimated with this high success rate with the artificial neural network created and without memorizing.

In the second phase of the thesis, electrical modeling of a wind power plant consisting of seven wind turbines was first performed in the Digsilent PowerFactory program. Then, four scenarios likely to arise from the power plant were determined on this electrical modeling circuit. Load flow analysis and short circuit analysis were made for these detected scenarios, a solution was proposed for phase-to-ground short circuit failure, the most common short circuit failure at a rate of 70%  in practice and the value of the fault current was tried to be reduced. By changing transformer connection type and grounding resistance values among factors affecting phase-to-ground short circuit analysis, it was determined that the lowest phase-to-ground short circuit current will be encountered for YNyn transformer connection and 20 ohm ground resistance value. It was concluded that a plant to be constructed by selecting the wrong parameters with this method may have a short circuit current value of 30 kA in case of a possible phase-ground fault and that this value may occur at the level of 0.02 kA if the plant is established as specified in the conclusion of this study. The fact that the value of short circuit current, which is tried to be shown with the study, is low, played an important role in reducing the investment costs by making the switchgears to be used more economical during the establishment of the facility.  

Keywords: short circuit, estimation of wind speed, wind plant, artificial neural networks