Elektrikli araçların akıllı şebekeye entegrasyonu ve şebekeye etkilerinin yapay zekâ yöntemleriyle analizi
Integration of electric vehicles into the smart grid and analysis of their effects on the grid with artificial intelligence methods
Yazar: KADİR OLCAY
Danışman: DOÇ. DR. NURETTİN ÇETİNKAYA
Konya Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Enerji çağımızın en önemli ihtiyaçları arasındadır. Elektrikli araçlar (EA) son yıllarda popülaritesini hızla arttırmaktadır. Bunun nedenlerinin başında fosil yakıtların tükenecek olması ve elektrikli araçların sera gazı emisyonuna neden olmamaları söylenebilir. Sürdürülebilir ve temiz enerji günümüzdeki önemli amaçlardan biridir. Elektrikli araçların yaygınlaşması bu avantajları destekleyen başlıca girişimlerdendir. Fakat bu artışın beraberinde birçok problemi getirmesi beklenmektedir. Bu araçlar yakıt olarak elektrik enerjisi kullanmaktadır. Bu nedenle elektrik enerjisinin üretim, iletim ve dağıtım bölümlerinin her birini bu artış etkileyecektir. Bunun yanında elektrik şebekelerine bağlı tüm tüketicilere çeşitli etkileri de olacaktır. Elektrik şebekesine olan etkiler hem altyapısal sorunlar oluşturacağı gibi hem de diğer tüketicilere de etki etmesi söz konusudur. Bu araçlar ise elektrik şebekesine şarj istasyonları (EAŞİ) üzerinden bağlanacaktır. Şarj istasyonları (Şİ) sayılarının elektrikli araçlardan daha hızlı arttırması gerekmektedir. Çünkü günümüzde elektrikli araçların yaygınlaşmasının önündeki engellerin başında menzil sorunu ve şarj süresi gelmektedir. Araç şarj istasyonları farklı modlarda ve tiplerde üretilmektedir. Ülkeden ülkeye üretim standartları değişiklik gösterebilmektedir. Farklı güçlerde EAŞİ üretimleri vardır. Kurulum ve kullanım şekilleri de farklılık göstermektedir. Bireysel kullanıcıların EAŞİ kurulumu yapabileceği gibi ticari olarak da kurulum yapılabilmektedir. Bu nedenle birçok farklı kullanıcı tarafından kurulumlar yapılmaktadır ve sayıları da hızla artmaktadır.  EAŞİ'ler ve EA'ların sayılarındaki yükselme elektrik şebekelerindeki yüklerin de bir o kadar arttığını göstermektedir. Bu nedenle EAŞİ'lerin elektrik şebekelerine etkilerinin analizi akademik çalışmalar arasında oldukça önem kazanmıştır. Bu tez çalışmasında da EAŞİ'lerin elektrik şebekesine etkilerini incelemek için Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) elektrik şebekesi test sistemleri kullanılarak çalışmalar yapılmıştır. Farklı bara sayılarına sahip IEEE güç test sistemlerinin Matlab Simulink modeli tasarlanarak EAŞİ'lerin bu şebekeler üzerine olan etkileri incelenmiştir. Ayrıca toplanan veriler ile derin öğrenme (DÖ) kullanılarak gelecekte meydana gelebilecek etkiler tahmin edilmiştir. Bu sayede şebekeler için altyapı planlamaları ve analizlerle bağlantılı oluşabilecek arızalar öngörülebilir hale gelmiştir.
EAŞİ ve EA'ların yaygınlaşmasının şebekeye bir diğer büyük etkisi ise ani yük artışları olacaktır. Özellikle gün içerisinde tam yükte çalışan şebekelere aynı anda toplu halde ve büyük güçlere yükler olarak dahil olma ihtimali bulunmaktadır. Bu nedenle bu yük artışına karşılık ortaya çıkacak kayıplar da yük akış analizi ile bulunmuştur. Mevcut şebekelerin kendi kayıpları bulunarak EAŞİ'lerin yük olarak şebekeye eklenmesi ile ortaya çıkan hat kayıplarının artışı Newton-Raphson yük akış analizi kullanılarak hesaplanmış ve gösterilmiştir. Kayıpları azaltmak için hem de sürdürülebilir eneji ve sera gazı emisyonlarıyla mücadeleyi destekleyen güneş enerji santralleri (GES) enerjinin tüketildiği yerde üretilecek şekilde sisteme bağlanmış ve kayıpların ne kadar azaldığı gösterilmiştir. Bu modellemeler ve analizler için ise Electrical Transient Analyzer Program (ETAP) kullanılmıştır. 
Son olarak EAŞİ kurulumu ve yatırımcılara planlama avantajı sağlamak açısından maliyet analizleri yapılmıştır. Çalışmanın bu aşamasında EAŞİ'lerin kurulum türleri ve ortaya çıkan maliyetler detaylı olarak anlatılmıştır. Kazanç fonksiyonları oluşturulmuş ve yapay sinir ağları (YSA) kullanılarak yatırımcıların harcadıkları maliyetleri geri kazanma süreleri tahmin edilmiştir.

Abstract:
Energy is among the most important needs of our age. Electric vehicles (EV) have been rapidly increasing in popularity in recent years. The main reasons for this can be said that fossil fuels will run out and electric vehicles do not cause greenhouse gas emissions. Sustainable and clean energy is one of the goals today. The widespread use of electric vehicles is one of the main initiatives that support these advantages. But this increase will bring with it many problems. These vehicles will use electricity as fuel. Therefore, this increase will affect each of the production, transmission and distribution sections of electrical energy. In addition, it will have various effects on all consumers connected to electricity networks. The effects on the electricity grid will not only create infrastructural problems but also affect other consumers. These vehicles will be connected to the electricity grid through charging stations (EACS). Charging stations (CS) need to increase their number faster than electric vehicles. Because nowadays, the main obstacles to the widespread use of electric vehicles are the range problem and charging time. Electric vehicle charging stations are produced in different modes and types. Production standards may vary from country to country. They are produced in different powers. Installation and usage methods also vary. While individual users can install EAC, it can also be installed commercially. For this reason, installations are made by many different users. For this reason, their numbers are increasing rapidly. The increase in the number of EACs and EVs shows that the loads on the electricity networks are also increasing. For this reason, analysis of the effects of ECOMs on electricity networks has gained great importance among academic studies. In this thesis study, the effects of EACs on the electricity network were examined using the Institute of Engineers and Everyone Else (IEEE) electrical network test systems. Matlab Simulink model of IEEE power test systems with different bus numbers was designed and the effects of ECOMs on these networks were examined. Additionally, future impacts were predicted using deep learning (DL) with the collected data. In this way, malfunctions that may occur in connection with infrastructure planning and analysis for networks have become predictable.
Another major impact of the widespread use of EACs and EVs on the grid will be sudden load increases. Especially in networks operating at full load during the day, it is possible that loads of greater than one power may be included. For this reason, the losses that will arise in response to this load increase are found by load flow analysis. By finding the existing networks' own losses, the increase in line losses resulting from the addition of EACs to the network as load is calculated and shown using Newton-Raphson load flow analysis. In order to reduce losses, solar power plants (SPPs), which support sustainable energy and the fight against greenhouse gas emissions, have been connected to the system so that the energy is produced where it is consumed, and it has been shown how much the losses have been reduced. For these modeling and analysis, Electrical Transient Analyzer Program (ETAP) was used.
Finally, cost analyzes were carried out in order to provide EACS installation and planning advantage to investors. At this stage of the study, the installation types of EACS and the resulting costs are explained in detail. Earnings functions were created and the time spent by investors to recover their costs was estimated using artificial neural networks (ANN).