Akıllı evlerde PV bağlantılı küçük depolama ünitesinin uzun dönem kısıtlarına göre çalışmasının optimizasyonu
Optimization of long term constraints of PV connected small storage unit in smart homes
Yazar: KÜRŞAT TANRIÖVEN
Danışman: PROF. DR. FERHAT DALDABAN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Elektrik enerjisi üretiminde azalan karbon bazlı fosil kaynakların alternatifi olarak görülen yenilenebilir enerji kaynaklarına yönelim, tüm dünyada artmaktadır. Özellikle fotovoltaik santrallere; azalan kurulum maliyetleri, kurulum kolaylığı, işletme giderinin olmaması gibi nedenlerden dolayı yönelim fazladır. Ancak yenilenebilir enerji kaynaklarının düzensiz enerji üretimi ve değişen/gelişen piyasa ve şebeke yapısında depolama ünitelerinin kullanımını zorunlu hale getirmiştir. Gelişen piyasa yapısında tüketiciler değişerek üretüketici haline gelmektedirler. Artık fiyatın uygun olduğu zamanlarda ellerindeki enerjiyi satmakta, fiyatın uygun olmadığı zamanlarda şebekeden kullanmaktadırlar. Ancak fiyatın her iyi olduğu zamanda batarya grubunun deşarj edilmesi kimyasal depolama ünitelerinden olan lityum-iyon bataryaların sürekli şarj-deşarj döngüsüne girip yaşam sürelerinin azalmasına neden olmaktadır. Düşük derin deşarj, batarya ömrünü uzatırken yüksek derin deşarj batarya ömrünü azaltmaktadır. Bu çalışmada bataryanın kurulum ve işletim maliyetinin değişen elektrik şebeke piyasa yapısı içerisinde ömür optimizasyon problemi ele alınmıştır.
Depolama ünitelerinin kısa vadeli karar süreci için uzun vadeli tahmin stratejisi geliştirilmiştir. Üç aşamalı karar destek sürecinde; ilk aşamada depolama ünitesinin ve fotovoltaik santralin kısıtları belirlenmiş, ikinci aşamada kısa dönem çalışma stratejisinde olasılıksal yaklaşım ile fotovoltaik santralin, günlük, mevsimsel elektrik üretimi ve piyasa fiyatının değişken yapısı tahminlemesi üzerine Monte Carlo Metodu ile senaryolar geliştirilmiştir. Geliştirilen çok fazla sayıda senaryolardan, senaryo indirgeme metodu kullanılarak daha az senaryo yapısı ile karar verme süreci elde edilmiştir.

Abstract:
The tendency towards renewable energy sources, which is seen as an alternative to the decreasing carbon-based fossil resources in electricity production, is increasing all over the world. Especially for photovoltaic power plants; The tendency is high due to reasons such as decreasing installation costs, ease of installation and no operating expenses. However, the irregular energy production of renewable energy sources and the use of storage units in the changing/developing market and network structure have made it mandatory. In the developing market structure, consumers change and become producers. Now they sell the energy they have when the price is appropriate and use it from the grid when the price is not suitable. However, discharging the battery group whenever the price is good causes the lithium-ion batteries, which are one of the chemical storage units, to enter into a continuous charge-discharge cycle and reduce their lifetimes. Low deep of discharge increases battery life while high deep of discharge decreases battery life. In this study, the life optimization problem of the battery's installation and operating costs within the changing electricity grid market structure is discussed.
A long-term prediction strategy has been developed for the short-term decision process of storage units. In the three-stage decision support process; In the first stage, the constraints of the storage unit and the photovoltaic plant were determined. In the second stage, scenarios were developed using the Monte Carlo Method on the estimation of the variable structure of the daily, seasonal electricity generation and market price of the photovoltaic power plant with the probabilistic approach in the short-term strategy. Decision making process with less scenario structure was obtained by using the scenario reduction method from the many scenarios developed.