Güç yönetimi için elektrikli araç şarj istasyonunun akıllı koordinasyon yaklaşımı
Smart coordination approach of electric vehicle charging station for power management
Yazar: MURAT AKIL
Danışman: PROF. DR. RAMAZAN BAYINDIR ; DOÇ. DR. EMRAH DOKUR
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Karbon emisyonunun dünyada azaltılması için enerjiden ulaşıma bütün sektörlerde kapsamlı bir geçiş esastır. Bu geçiş sürecinde ulaşım sektöründe elektrikli araçların (EA), konvansiyonel içten yanmalı taşıtların yerini hızla alması beklenmektedir. Bu geçişi doğru şekilde ölçeklendirmede konut şebekesinde yoğun şarj dönemleri ile birlikte mevcut şebeke altyapısı da dikkate alınarak uygun hazırlık ve güç yönetimin olması gerekmektedir. Bu tez çalışmasında EA'ların konut şebekesindeki şarj noktalarında akıllı koordinasyonla güç yönetiminin sağlanması amaçlanmaktadır. Bu çerçevede, hanehalkı seyahat dağılım modelleri ve EA kullanıcıları şarj oturum veri seti dikkate alarak Monte Karlo Benzetimi yapılmış, önerilen yenilikçi şarj durumu tabanlı dinamik koordineli şarj (BDY-DKŞ) kullanılarak tepe zamanlarında şebeke ekipmanlarında yüklenme ve güç kayıpları analiz edilmiştir. Ayrıca, EA ile ısı pompası gibi yüksek güçlü kritik yükler ve fotovoltaik sistem içeren konut şebekesinde Çok Katmanlı Algılayıcılar (ÇKA) ve derin öğrenme tekniklerinden Uzun Kısa Süreli Belleği (UKSB) içeren hibrit kısa süreli tahmin modelleri MATLAB yazılımı üzerinden gerçekleştirilmiştir. Burada, toplam konut yükü içerisinde EA yük dengelemesi için Görgül Kip Ayrıştırma ve Bayes Optimizasyonlu UKSB'i (GKA-BO-UKSB) kullanan derin öğrenme tabanlı hibrit bir tahmin modeli geliştirilmiştir. Önerilen modelin mevcut yöntemlere göre avantajı, Digsilent yazılımı kullanılarak kabul görmüş dağıtım şebekesi test sistemi üzerinden benzetimlerle de doğrulanmıştır. Son olarak, EA'ların batarya enerji durumları ve kullanıcı şarj davranışları dikkate alınarak Karmaşık Tamsayılı Doğrusal Programlama tekniği ile optimal şarj çizelgeleme GAMS yazılım ortamında gerçekleştirilmiştir. Bu doğrultuda Türkiye için EA benimsenme düzeylerine göre şebeke potansiyel talebi analiz edilmiştir. Böylece, BDY-DKŞ, tahmine dayalı yük dengeleme ve şarj çizelgeleme içeren akıllı koordinasyon yaklaşımında konut şebekesinde pik zamanlarda toplu EA yükü, ekipmanların aşırı yüklenmesi ve güç kayıpları azaltılarak dağıtım sistem operatörleri için mevcut şebeke altyapısının kullanılması sağlanmıştır.

Abstract:
A comprehensive transition from energy to transportation in all sectors is essential for reducing carbon emissions in the world. In this transition period, electric vehicles (EV) in the transportation sector are expected to rapidly replace conventional internal combustion vehicles. Appropriate provisioning and power management are required to scale this transition properly, considering the existing grid infrastructure along with peak charging periods in the residential grid. In this thesis, it is aimed to provide power management with smart coordination at the charging points of the EVs in the residential grid. In this framework, Monte Carlo Simulation was made by considering the household travel distribution models and EV users charging session dataset, and the load and power losses in the grid equipment at peak times were analyzed using the proposed innovative state of charge-based dynamic charge coordination (SOC-DCC). In addition, hybrid short-term prediction models including Multi-Layer Perceptron (MLP) and Long Short-Term Memory (LSTM), one of the deep learning techniques, in the residential grid containing high-power critical loads such as heat pump and photovoltaic system with EV, were carried out using MATLAB software. A deep learning-based hybrid prediction model using Empirical Mode Decomposition and Bayesian optimized LSTM (EMD-BO-LSTM) is developed for EV load balancing within the total residential load. The advantage of the proposed model over existing methods has also been verified by simulations over the accepted distribution network test system using Digsilent software. Finally, the optimal charge scheduling was carried out in the GAMS software environment with the Mixed Integer Linear Programming technique, taking into account the battery energy status and user charging behavior of the EVs. In this direction, grid potential demand was analyzed according to EV adoption levels for Turkey. Thus, the smart coordination approach that includes proposed SOC-DCC, predictive load balancing and charge scheduling reduced bulk EV load, equipment overload and power losses in the residential grid at peak times, thereby enabling distribution system operators to use the existing grid infrastructure.