Bulanık mantık ve dinamik programlama yöntemleri kullanılarak hazne işletiminin optimizasyonu
Optimization of reservoir operation by using fuzzy logic and dynamic programming methods
Yazar: VOLKAN HACISÜLEYMAN
Danışman: PROF. DR. MEHMET ÖZGER
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Hidrolik ve Su Kaynakları Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Ülkelerin enerjiye olan ihtiyaçları, gelişmişlik seviyelerinin değerlendirilmesinde dikkat edilen en önemli değişkenlerden biridir. Dünya nüfusunun ve buna paralel olarak endüstriyel faaliyetlerin giderek artması ile birlikte enerjiye olan talep de gün geçtikçe artmaktadır. Bu talep artışının karşılanabilmesi için yeni enerji üretim santrallerinin kurulmasının yanında, halihazırda bulunan enerji kaynaklarının en verimli şekilde değerlendirilmesi gerekir. 
Yenilenebilir enerji kaynakları arasında en fazla paya sahip hidroelektrik enerji santrallerinin işletme politikalarının çeşitli optimizasyon metotları ile belirlenerek daha verimli olarak işletilmesi, su kaynaklarının yönetiminde büyük önem arz etmektedir. 
Yapılan bu tez çalışması kapsamında, Colorado Havzası'nda bulunan Morrow Point ve Crystal Barajları'na ait verilerden faydalanılmış ve enerji üretiminin maksimizasyonu amaçlanarak en uygun işletim politikası belirlenmeye çalışılmıştır. Bu çalışma aracılığıyla işletmede bulunan mevcut su kaynaklarından, yalnızca farklı işletim politikası uygulanması ile daha fazla miktarda enerji üretilmesi olanağı araştırılmıştır.
Bu çalışmada, zaman serisi tahminleri için hidroloji ile ilgili araştırma alanlarında yaygın bir şekilde kullanılan bulanık mantık yöntemi ve çok sayıda ardışık aşamadan meydana gelen problemlerin çözümü hedeflenerek geliştirilen dinamik programlama ve stokastik dinamik programlama metotları kullanılmıştır. Hazne işletim politikası ile ilgili problemlerin de, her bir farklı aşamada ayrı bir kararın verilmesini gerekli kılan problemler olması dolayısıyla dinamik programlama ve stokastik dinamik programlama yöntemleri bu alanda en sık kullanılan yöntemlerdir.
Morrow Point ve Crystal Barajları'na ait gelen akım verileri, bulanık mantık ve dinamik programlama yöntemleri kullanılarak işletme politikasının optimizasyonu ile daha fazla enerji üretilmesi amaçlanmıştır. Bulanık mantık yöntemi ile bir sonraki yıla ait aylık ortalama gelen akım verileri tahmin edilmiş ve tahmin sonuçları istatistiksel hata kriterlerine göre değerlendirilmiştir. Elde edilen tahmin sonuçları dinamik programlama yöntemlerinde kullanılarak barajların optimum işletimi ile maksimum enerji üretiminin sağlanmasına çalışılmıştır.
Dinamik programlama yönteminde aylık gelen akım ve buharlaşma değerleri zaman serisi olarak, toplam hacim, aktif hacim, kurulu güç ve türbin kapasitesi değerleri kısıt değerleri olarak  konularak, her bir aylık dönemde bırakılması gereken optimum akım miktarları, elde edilen optimum güç ve enerji değerleri bulunmaktadır.
Optimizasyon sonucu elde edilen kümülatif enerji üretimi değerleri her bir dönem için mevcut işletme durumundaki veriler ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar değerlendirildiğinde, dinamik programlama yöntemi ile optimizasyon sonucu üretilen enerjinin, mevcut durumda üretilen enerjiden Dinamik programlama yöntemiyle tekli optimizasyonda Morrow Point Barajı'nda 2001, 2002, 2003 yılları için sırasıyla % 9.8,  % 9.5 , % 15.1 oranında daha fazla, Crystal Barajı'nda ise sırasıyla % 9.4, % 11.2 ve % 12.5 daha fazla olduğu görülmektedir. Stokastik dinamik programlama yöntemiyle tekli optimizasyonda, Morrow Point Barajı'nda 2001, 2002, 2003 yılları için sırasıyla % 6.6,  % 6.3 , % 11.9 oranında daha fazla, Crystal Barajı'nda ise sırasıyla % 8.3, % 11.0 ve % 10.6 daha fazla olduğu görülmektedir. Crystal Barajı'nda çoklu optimizasyon sonucunda ve mevcut işletim ile elde edilen kümülatif enerji değerleri karşılaştırıldığında 2001 yılı için DP ile % 9.9, SDP ile %8.9,  2002 yılı için DP ile % 12.5, SDP ile %12.3, 2003 yılı için DP ile % 13.9, SDP ile %12.2 daha fazla enerji üretimi gerçekleşmiştir. Ulaşılan bu sonuçlar baraj işletim politikalarının optimizasyonu ile üretilecek enerji miktarında kayda değer bir artışın sağlanabileceğini ortaya koymaktadır.

Abstract:
The energy needs of countries constitute one of the most important parameters for the evaluation of the development levels. The increase in the industrial activities in paralel with the population growth lead to an increasing demand of energy. In addition to the establishment of new power generation plants in order to meet this demand increase, the energy resources that are currently available should be utilized in the most efficient way.
Within the scope of this thesis study, the data related to Morrow Point and Crystal Dams in Colorado Basin were utilized, and the optimal operating policy was investigated for the purpose of maximizing energy production. Through this study, the possibilites of generating more amount of energy from the existing water resources only by applying different operating policies were analyzed.
In chapter one, the annual primary energy consumption and energy production values of the world are given. According to these data, approximately 67 % of the annual energy production is provided by fossil fuels,  11 % is provided by nuclear power and only 22 % is provided by renewable energy sources.
Hydroelectic power plants have the highest share among renewable sources, and determining a better and more efficient way to operate these type of power plants through various optimization methods is of great importance in the management of water resources. Therefore, optimization of the reservoir operation is analyzed by many researchers. Some of these studies are also presented as literature review in the first chapter.
In chapter two, methods, that are utilized in this study, are defined and explained. Fuzzy logic is a method that can be used to understand incidents and situations with uncertainty. So, it is widely used in hydrological related studies since hydrological processes include uncertainty and randomness. Main terms and working mechanism of fuzzy logic approach are described in detail. Dynamic programming and stochastic dynamic programming methods, which are utilized in planning and management of water resources, are defined and explained. Dynamic programmig is one of the most prevalent techniques utilized by researchers to obtain an optimal solution subject to constraints. 
Dynamic programming is a method that is developed to solve sequential decision making problems. This method provides great convenience to researchers in analyzing process of different operation policies of reservoirs. Determination of reservoir operation policy is also a multistage problem and it is appropriate and beneficial to use dynamic programming in this problem. 
The problem is divided to seperate states that require a different decision in each stage. These stages often express distinct points in time and conditions, which affect the decision, show an alteration in each stage. 
In reservoir operation problem, the state variable is mostly indicated as the stored water volume in the reservoir at current stage. If dynamic programming method is utilized to determine the amount of release, release discharge expresses the decision variable. The transformation from one stage to another stage is carried out according to the continuity equation of the reservoir.
The water balance in a reservoir is calculated by subtracting outflow volume from the inflow volume. Inflow volume of a reservoir consists of monthly inflow carried by river, release and spill volume from previous reservoir. Outflow volume of a reservoir consists of release and spill volume at that reservoir and evaporation loss. 
The continuity equation between consecutive stages is obtained by subtraction of stored volumes in a reservoir. The objective function of this study is to maximize the total amount of energy generated in hydroelectric power plant by determining the optimal releases in each period. 
There exists volume, discharge and power constraints in this optimization process. Volume constraints indicate the minimum and maximum amount of water that can be stored for each stage in a reservoir. Storage volume must be between these values. 
Discharge constraint specifies the maximum discharge capacity according to structural properties of turbine inlet and energy production capacity of power plant. Power constraint states the maximum amount of power that can be obtained in a hydroelectric power plant. Power generated in a reservoir must be equal to or under the installed capacity value.
The data of inflow, evaporation, storage volume, turbine capacity, installed power values related to the dams were utilized and the reservoir operating policy, in which the energy produced is maximized, is obtained by means of dynamic programming method.
In chapter three, the study area of this thesis is explained. Morrow Point and Crystal Dams are located in Colorado River Basin on Gunnison River a tributary stream of Colorado River. Drainage area and annual water carrying capacity data, storage units that consist of the basin is explained and maps of river basin are also shown. 
Specifications of Morrow Point and Crystal Dams such as active storage capacity, surface area, hydraulic head and installed capacity are clarified. Monthly inflow data and elevation-storage curves of both dams are indicated.
In chapter four, using the historic monthly inflow data, monthly average inflow values of both dams for years 2001, 2002 and 2003 are predicted by using fuzzy logic method. For each reservoir, three models, which have one, two and three inputs, are constituted. Prediction results are evaluated according to statistical performance criterias. 
Afterwards, obtained prediction results are used as input in dynamic and stochastic dynamic programming methods to determine optimal turbine releases that give maximum power and energy production values. The cumulative energy production values in each year obtained by dynamic programming and cumulative energy production with current situation for both dams are compared.The management of reservoir systems operation policy by dynamic programming is explained in detail. 
When the obtained results are evaluated, it is seen that the energy production values, produced as a result of dynamic programming optimization, are 9.8 %, 9.5 % and 15.1 % more than the energy produced in the current situation for Morrow Point Dam in 2001, 2002 and 2003 respectively. In stochastic dynamic programming optimization, 6.6 %, 6.3 % and 11.9 % more energy production values are observed for Morrow Point Dam in  2001, 2002 and 2003 respectively. Similarly, the energy generations by dynamic programming method is 9.4 %, 11.2 %  and 12.5 % more than the energy produced in current situation for Crystal Dam in 2001, 2002 and 2003 respectively. In stochastic dynamic programming optimization, 8.3 %, 11.0 % and 10.6 % more energy production values are observed for Crystal Dam in  2001, 2002 and 2003 respectively. The energy production values with sequential optimization for Crystal Dam is observed  9.9 %, 12.5 % and 13.9 % more than current operation for 2001, 2002 and 2003 respectively by dynamic programming. Likewise, the energy production values with sequential optimization for Crystal Dam is observed  8.9 %, 12.3 % and 12.2 % more than current operation for 2001, 2002 and 2003 respectively by stochastic dynamic programming. These results indicate that the optimization of the dam operating policies can lead to a significant increase in the amount of energy to be produced.