Yenilenebilir enerji kaynakları ve elektrikli araçlarınbirbirine bağlı mikro şebekelere etkilerinin olasılıksalgüç akışı ile incelenmesi
Investigating the impact of electric vehicles andrenewable energy sources on networked microgridsusing probabilistic power flow
Yazar: ABDULKERİM İSKENDEROĞLU
Danışman: DOÇ. DR. ÖMER GÜL
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Dağıtık üretim = Distributed production ; Elektrikli araçlar = Electric vehicles ; Güneş paneli = Solar panel ; Güç hatları = Power lines ; Güç iletimi = Power transmission ; Güç kaybı = Power loss ; Güç sistemleri = Power systems ; Monte Carlo Yöntemi = Monte Carlo Method ; Monte Carlo benzetimi = Monte Carlo simulation ; Rüzgar enerjisi = Wind energy

Özet:
Güneş ve rüzgâr gibi sürekli olmayan yenilenebilir enerji kaynaklarının yaygınlaşması, elektrik şebekesindeki belirsizlikleri arttırmıştır. Bu duruma ek olarak elektrikli araçların sayısı her geçen gün artmaktadır. Elektrikli araçların şarja takılış saatleri, katettikleri mesafe ve kilometre başına tükettiği enerjilerin farklı olması tüketecekleri güçlerin belirsiz olmasına sebep olmaktadır.  Artan bu belirsizliklerin şebekeye etkisini deterministik yöntemlerle incelenmesi konusunda yetersizlikler bulunmaktadır. Bu nedenle, stokastik yöntemler kullanılarak değişken giriş durumlarına bağlı olarak çıkışlarda oluşan değerlerin daha etkin bir şekilde analiz etmek gerekir. Bu çalışmada stokastik yöntem olarak olasılıksal güç akışı seçilmiştir. Diğer yöntemlerle karşılaştırıldığında daha yüksek doğrulukta sonuçlar veren Monte Carlo simülasyonu (MCS) ile birbirlerine bağlı mikro şebekelerden oluşan bir test sistemi üzerinde senaryo bazlı çalışma gerçekleştirilmiştir. Bu yöntem deterministik güç akışını yüksek tekrar sayıları ile art arda yaparak sonuçlarını kaydetmektedir. Bilgisayarların artan işlem gücü sayesinde Monte Carlo simülasyonları çok daha hızlı bir şekilde yapılabilmektedir.
Mikro şebekeler, çeşitli dağıtık üretimleri, tüketimleri ve enerji depolama sistemlerini birbirine entegre eden küçük ölçekli güç sistemleridir. Mikro şebekeler normal durumlarda ana şebekeye bağlı olarak çalışmakta olup gerekli olduğunda şebekeden bağımsız şekilde çalışabilirler. Tez kapsamında yapılan çalışmada birbirine bağlı 4 mikro şebekeden oluşan test sistemi üzerinde simülasyonlar yapılmıştır. Her bir mikro şebeke ayrı bir bölgeyi temsil etmekte olduğu için bölge 1, bölge 2, bölge 3 ve bölge 4 olarak adlandırılmışlardır. Literatürde bu komplekslikte birbirine bağlı mikro şebekeler ile yapılmış bir çalışma yoktur.
Üretimlerde kullanılan fotovoltaiklerde (PV) beta dağılımı, rüzgâr enerji santrallerinden (RES) üretilen güçte Weibull dağılımı ve senkron makine ile yapılan üretimler ise binom dağılımı kullanarak modellenmiştir. Tüketimler ise normal dağılım kullanılarak modellenmiştir. Elektrikli araçların şarj istasyonları ise Gauss karışım dağılımı kullanılarak modellenmiştir. 
Oluşturulan sistem olasılıksal güç akışı sonuçları olan gerilimin büyüklüğünü ve açılarında olan dağılımlarını vermektedir. Benzer şekilde hatlarda akan gücünde dağılımlarını vermektedir. Bunlara ek olarak hatlarda oluşan kayıpları ve mikro şebekelerde oluşan toplam güç kaybını vermektedir. Bu sistem tüm bu işlemleri kapatılan mikro şebekelere bakarak yapmakta ve otomatik olarak sonuçları vermektedir. Eğer arzu edilirse tek hat veya üretimler sistemden çıkarılarak oluşacak olan sonuçlar incelenebilir.  
Kullanılan test sisteminde dört mikro şebeke birbirlerine bağlı (enterkonnekte) olarak çalışmaktadır. Bu 4 bölge üzerinde her bir bölgenin kapanmasına sistemin nasıl tepki verdiğini, hangi hatlarda aşırı yüklenme olduğu, hangi baralarda gerilimin izin verilen değerlerin dışına çıktığı incelenmiştir. 
Çalışma senaryo bazlı olarak yapılmıştır. Toplam dört senaryo üzerinde durum analizi yapılmıştır. Bu senaryoların ilki geliştirilen programın doğruluğunu kontrol etmek için benzer bir çalışmada kullanılan değiştirilmiş 9 baralı test sistem kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar baz alınan makalede alınan sonuçlar ile aynı olduğu görüldüğünden diğer durum analizlerine geçilmiştir. 
İkinci senaryoda mikro şebekelerden oluşan test sistemine geçilmiştir. Bu senaryoda mikro şebeke test sistemi üzerinde yapılacak olan diğer durum analizleri ile karşılaştırılmak için baz değer olması için sadece test sisteminin hat ve üretim değerlerine göre modellenmiştir. Bu modelleme sırasında fotovoltaik üretim Beta, RES'lerden üretilen güç Weibull dağılımları ile modellenmiştir. Üretim ve tüketimler normal dağılım kullanılarak modellenmiştir. Bu durumda sistem beklenilen şekilde çalışmaktadır ve sınır aşımı olmamaktadır. 
Üçüncü senaryoda ise sisteme elektrikli araçlar eklenmiştir. Önceki senaryoda kullanılan üretim ve tüketim modellerine ek olarak elektrikli araçlar Gauss karışım dağılımı kullanılarak modellenmiştir. Bu senaryo analizi sonucunda bazı hatların taşıma kapasitelerinin dışına çıkıldığı görülmüştür.
Dördüncü senaryoda elektrikli araçların eklendiği bir önceki senaryo üzerinde bir bölge kapatılıp simülasyonlar yapılmıştır. Yapılan bu değişikliğin şebekeye olan etkileri incelenmiştir. Bu durumda sistemde mevcut olan limit aşımlarına yenileri eklenip diğer bölgelerde genel olarak kapasite kullanımı sınırlarına yaklaşılmıştır.
Bu tez çalışmasında, birbirine bağlı mikro şebekelere yenilenebilir enerji kaynaklarının ve elektrikli araçların entegresinin etkileri Monte Carlo simülasyonu kullanılarak olasılıksal güç akışı yöntemi ile incelenmiştir. Olasılıksal güç akışı sayesinde yenilenebilir enerji kaynakları ve elektrikli araçların getirdiği belirsizliklerin şebekeye olan etkileri daha detaylı bir şekilde görülebilmektedir. Hatların kapasite aşım ihtimalleri ve baralarda oluşabilecek olan gerilim sınırları aşımı ihtimalleri hesaplanmaktadır. Şebeke üzerinde belirli bir bölgelerin herhangi bir nedenle kapanmasının etkilerinin nasıl olabileceği geliştirilen program sayesinde görülebilmektedir. Elektrikli araçların bir şebekeye nasıl etki ettiği daha önceden hesaplanarak hat planlaması yapılabilir. Modernleşen güç şebekesinin stabil ve güvenilir çalışmasını sağlayabilmek için yeni yöntemlerin kullanılması gerekmektedir.

Abstract:
Uncertainties in the grid have also increased due to the increase in non-continuous renewable energy sources such as solar and wind. In addition, the increasing use of electric vehicles also puts extra load on the power grid. There needs to be more in observing these increasing uncertainties with deterministic methods. Therefore, it is necessary to observe the output values for different input conditions using stochastic methods. This study chooses probabilistic power flow as a stochastic method. The study was conducted on a micro-grid test system with Monte Carlo Simulation (MCS), giving higher accuracy results than other methods. This method records the results of deterministic power flow with high repetition numbers. With the increasing processing power of computers, Monte Carlo simulations can be performed much faster.
The test system used utilizes interconnected microgrids. Microgrids are small-scale power systems integrating various distributed generation, consumption, and energy storage systems. Microgrids are typically connected to the primary grid and can operate independently from the grid when necessary. In this thesis, simulations were performed on a test system consisting of 4 interconnected microgrids. Since each microgrid represents a separate region, they are named region 1, region 2, region 3, and region 4. This allows us to switch off some MGs and evaluate the system. There needs to be a study in the literature with interconnected microgrids of this complexity. 
Photovoltaic (PV) generation is modeled using beta distribution, wind turbine (WT) generation is modeled using Weibull distribution, and synchronous machine generation is modeled using the binomial distribution. Consumption is modeled using the normal distribution. Charging stations of electric vehicles are modeled using Gaussian mixture distribution. 
The created system gives the magnitude and angular distributions of the voltage, which are probabilistic power flow results. Similarly, it gives the distribution of the power flowing through the lines. In addition to these, it gives the losses in the lines and the total power loss in the micro-grids. This system performs all these operations by looking at the switched-off micro-grids and automatically gives the results. If desired, a single line or generator can be removed from the system, and the results can be observed.
The developed program consists of two main parts. These consist of performing simulations and graphing the results obtained. These two separate programs contain different functions within themselves. These two programs are called the main program. The developed program runs on MATLAB using the open-source Matpower package program. The purpose of using this package program is to perform power flow analysis. Probabilistic power flow is obtained by performing many deterministic power flows and recording the results. The probabilistic power flow done in this way is called the Monte Carlo Simulation method. Matpower does not have a function that can perform probabilistic power flow. For this reason, the desired results were obtained using different methods with the developed program. 
After the results are obtained and saved, they are visualized and automatically saved in folders. Each simulation is saved in different folders depending on the simulation's running time. Systems with different input values can be simulated using the main program, and results can be obtained. In the main calling program, only the simulated systems' names can be written, and these simulations can be performed in a simple loop. In this way, the simulations run without human input, and the results are saved. The probabilistic distribution values of the amplitude and angles of the obtained busbar voltages are given in this part of the program. Here, distribution fitting is used to fit the values obtained by the variable to the normal distribution. If the production and consumption values are taken as different from the normal distribution, it would not be very reasonable to rely on the data to be obtained in this way. For this reason, both probability density function and cumulative distribution function graphs of all power flow results are obtained and saved in the results folder. 
In the test system used, four micro-grids are connected to each other. On these four zones, we observed how the system reacted to the closure of each zone, which lines were overloaded, and which busbars had voltages that exceeded the permissible values.
The limit values used here are taken from the study on which the systems are based. For example, the limit values obtained in studies using networked microgrids were calculated from the current line values. In the system used, the thermal power limit was calculated from the current using the base power value and base voltage values. The probability of exceeding the limits of the apparent power flowing on the lines was calculated using the cumulative distribution function of the data obtained. The values given here are given as percentages. 
The study is scenario-based. In the first case analysis, a modified 9-bus test system was used in a similar study to check that the developed program gave correct results. When the results obtained were the same as the baseline study, the other case analyses were started. This study gives the mean and standard deviation values of the power flow results obtained as a table since only the generation and consumption values have a normal distribution. If a network element with generation or consumption values that have a different distribution other than the normal distribution is used in the system, this table may show incorrect or incomplete results.
In the second scenario, only the system is modeled according to the line and production values of the test system to get a base value. In this case, the system works as expected, and there is no limit exceedance. The system data used in this part of the study are in the appendix. Since there are PVs and WTs in the system, the mean and standard deviation values are not given as a table by analyzing the power flow results as a normal distribution. Instead, the distribution of the amplitudes of the bus voltages and the distribution of the angles of the bus voltages are shown using a boxplot. In the boxplot, much more information can be obtained about the results.
In the third case analysis, electric vehicles were added to the system. The distribution of the added electric vehicle charging stations is modeled using Gaussian mixture distribution. These stations only have real power demand. This situation caused some lines to exceed the existing thermal limits. The lines that exceed the thermal limits are generally the lines at the beginning of the microgrids or the lines connected to the busbars to which the charging stations are connected.
In the fourth case analysis scenario, the effects on the system were observed by closing the 2nd zone on the test system where electric vehicles were added. In this case, new ones were added to the existing limit exceedances in the system, and capacity utilization limits were generally approached in the third region. In addition, it is seen that capacity utilization generally increases in the connection lines between the micro-grids. Since Region 2 is a micro-grid where other regions receive the power they need, the line loading in other micro-grids has increased. In this study, the angles of the voltages at the busbars started to lag behind the oscillation busbar. This situation can be prevented by changing the location of the oscillation bar when the regions are switched off.
As a result, this study allows us to foresee the effects of renewable energy sources and electrical vehicles on the power grid. The program developed because of the thesis gives the desired results. The aim of the study was to create a program that can make probabilistic power flow, evaluate it on a system, and obtain the results.
Electric vehicles function as a load. Due to the high power, they can draw instantaneously, they create a load on lines that are generally not loaded on the network. This instantaneous demand can locally cause voltage drops on busbars. Typically, loading on lines without such demand causes the lines to exceed their thermal limits. However, thermal limits can be exceeded for a brief time.
Similarly, the widespread use of sustainable energy sources causes dispersed production. As a result of dispersed production, power starts to flow from lines that generally do not flow too much power. As a result of this situation, lines may exceed their thermal limits. In this case, the lines need to be updated, or additional lines need to be installed.
The developed program can be used for line planning. Before installing renewable energy sources, studies can be conducted in a simulation environment to observe how the grid will react. Considering the existing line capacities, production planning should be done accordingly.
The scenario analyses performed on the test system, in which four micro-grids are interconnected with each other, have addressed in detail how the grid reacts to system shutdowns, in which line overloads occur, and in which busbars voltage values exceed the limits.
The main objective of the study is to analyze the effects of renewable energy sources and electric vehicles on the grid in advance and to offer solutions for foreseeable problems to be encountered in the sector. The issues addressed are of great strategic importance in terms of electric energy planning and grid reliability. This comprehensive analysis provides valuable guidance for a more sustainable, reliable, and efficient management of future energy grids.