Türkiye rüzgar enerjisi kurulu güç bölgesel dağılım optimizasyonu
Optimization of Turkey's wind power regional allocation
Yazar: BURCU CANSU İNANÇ
Danışman: DOÇ. DR. KADİR ERTOĞRAL
TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; Enerji = Energy
Dizin: Güç kapasitesi = Power capacity ; Kaynak dağılımı = Resource allocation ; Rüzgar enerjisi = Wind energy ; Sürdürülebilir enerji = Sustainable energy ; Yenilenebilir enerji = Renewable energy ; Yenilenebilir enerji kaynakları = Renewable energy resources

Özet:
Tez çalışmasında rüzgar enerjisinden elektrik enerjisi üretiminde, rüzgarın süreksiz yapısı nedeni ile iletim sistemi üzerinde oluşan negatif etkilerin azaltılması amacı ile sistemin dengede kalmasını sağlayan sıcak rezerv ihtiyacını en küçükleyecek stokastik doğrusal olmayan karma tam sayılı bir matematiksel programlama modeli geliştirilmiştir. Çözüm yaklaşımı olarak, geliştirilen matematiksel modelde yer alan doğrusal olmayan kısıtları basitleştiren ve amaç fonksiyonunun yakınsamasını sağlayan bir sezgisel algoritma önerilmiştir. Çalışma kapsamında literatür için yeni bir problem ele alınmıştır, aynı zamanda geliştirilen matematiksel model ve sezgisel yaklaşım da literatürde yer almamaktadır. Geliştirilen çözüm yaklaşımında kullanılan parametreler, Meteoroloji Genel Müdürlüğü'nden, Enerji Piyasaları İşletme A.Ş.'den, Türkiye Elektrik İletim A.Ş.'den ve Yenilenebilir Enerji genel Müdürlüğü'nden temin edilen gerçek veri setleri ile oluşturulmuştur. Meteoroloji Genel Müdürlüğü'nden temin edilen 357 adet meteoroloji ölçüm istasyonunun 10 yıllık veri seti düzenlenerek rüzgar enerjisinden elektrik üretimi tahmini yapılmıştır. Tahmin değerlerinden korelasyon katsayılarının hesaplanabilmesi için bir benzetim algoritması oluşturulmuş ve korelasyon katsayıları tahmin edilmiştir. Ayrıca Türkiye'yi temsil etmesi için homojen olarak dağılmış 47 meteoroloji ölçüm istasyonu seçilerek korelasyon analizi yapılmıştır. Korelasyon analizinin sonucunda Türkiye'de pozitif korelasyon yapısının varlığı ve negatif korelasyon yapısının olmadığı gözlenmiştir. Geliştirilen çözüm yaklaşımı ile 2016 yılı için ve 2023 yılı için kurulu güç dağılımları elde edilmiştir. 2016 yılı için elde edilen kurulu güç dağılımı ile mevcut kurulu rüzgar gücü yapısı karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucunda iki kurulu güç dağılımı arasındaki benzerlikler ve farklar belirlenmiştir. Ayrıca elde edilen sonuçlar incelendiğinde geliştirilen çözüm yaklaşımı ile belirlenen ve mevcut durumda devrede olan kurulu rüzgar gücünün büyük bir kısmının Türkiye'nin coğrafi olarak küçük bir kısmında yer aldığı gözlenmiştir. 2023 yılı için biri literatürde yer alan, diğeri T.C. Enerji ve Tabi Kaynaklar Bakanlığı tarafından hazırlanan raporlardan alınan 2 farklı talep tahmin senaryosu altında kurulu güç dağılımları elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar ve 2023 yılına kadar tamamlanması öngörülen rüzgar kurulu gücü göz önünde bulundurularak, süreksizliğin negatif etkilerini azaltacak, yatırım potansiyeli yüksek olan iletim bölgeleri belirlenmiştir. Yatırımcıların çalışma kapsamında belirlenen iletim bölgeleri için teşvik edilmesi rüzgar enerjisinden elektrik üretiminin negatif etkilerinin azaltılmasına yardımcı olacaktır.

Abstract:
In the thesis study, a stochastic mixed integer nonlinear programming model that minimizes the need of spinning reserves is developed for reducing negative effects of intermittent nature of wind power on transmission systems. Also a heuristic approach for simplifying nonlinear constraints in the nonlinear programming model is developed, with this heuristic approach objective function converges. The problem handled is novel in literature, and both the stochastic mixed integer nonlinear programming model and the heuristic approach is developed within the scope of this study. Parameters used for the solution approach are gathered from real life data sets which are provided from Turkish State Meteorological Service, Energy Exchange Istanbul (EXIST), Turkish Electricity Transmission Corporation and General Directorate of Renewable Energy. With the data set gathered from Turkish State Meteorological Service which contains data for a 10 year period of 357 measurement stations, wind power production data are estimated after editing the data set. With the aim of calculating correlation coefficients from the estimated power production data, a simulation algorithm is constructed, and then the correlation coefficients are estimated with this algorithm. In addition, correlation analysis is performed with 47 homogeneously selected meteorology measurement stations which represents Turkey. As a result of the correlation analysis, positive correlation structure is observed in Turkey, on the other hand no negative correlation structure is observed. With the solution approach developed, wind power distributions of 2016 and 2023 are obtained. Wind power distribution of 2016 which is obtained with the solution approach is compared with the existing installed wind power distribution. As a result of this comparison, the similarities and differences between these two power distributions are determined. Furthermore, when the results obtained are examined, it is observed that a large ratio of the existing installed wind power and a large ratio of the wind power obtained with the solution approach is in a small portion of Turkey. For obtaining power distributions of 2023 two different electricity demand forecasting scenarios are used. The first scenario used is from one of the reports of Republic of Turkey Ministry of Energy and Natural Resources, and the second scenario used is from a successful demand forecasting study in literature. Taking into account the results obtained and the wind power foreseen to be completed by 2023, regions with investment potentials are determined. Encouraging investors for these regions which are determined within the scope of this study may help to reduce negative effects of intermittent wind power.