Yenilenebilir enerji sisteminin analizi için stokastik model ve çözüm yaklaşımları
The stochastic model and solution approaches for analysis of renewable energy systems
Yazar: ŞEYMA EMEÇ
Danışman: DOÇ. DR. GÖKAY AKKAYA
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Amaç: Bu çalışmada, enerji sektöründeki üretim-tüketim değerlerindeki değişkenlikleri ve önceden belirlenemeyen durumları mümkün olduğunca göz önünde bulundurabilmek ve matematiksel olarak ifade edebilmek için yeni bir Şans Kısıtlı Stokastik Bulanık Optimal Yenilenebilir Enerji Modeli (ŞKSB-OYEM) önerilmesi amaçlanmıştır. Ayrıca önerilen bu modelin geçerliliğini test etmek için Türkiye'ye ait enerji verileri kullanılarak Türkiye enerji-çevre sisteminin planlanması amaçlanmıştır.
Yöntem: Gerçek hayattaki belirsizliklerin Deterministik OYEM'ne dâhil edilebilmesi için bulanık doğrusal programlama ve şans kısıtlı stokastik programlama yaklaşımlarından yararlanılmıştır. Talep ve kurulu güç parametreleri stokastik olarak ve maliyet, emisyon, etkinlik parametreleri ise bulanık olarak ele alınmıştır. Önerilen model GAMS 24.2.3 paket programı kullanılarak çözülmüştür. Modelin büyük boyutlu problemlerde uygulanabilirliğini gösterebilmek ve bu problemlere daha kısa sürede çözüm bulabilmek amacıyla Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Tavlama Benzetimi (TB) tabanlı iki meta-sezgisel algoritma önerilmiştir. Önerilen bu algoritmalar ise Matlab-2019a programlama dili kullanılarak çözülmüştür. 
Bulgular: Elde edilen sonuçlar, önerilen modelin belirsiz durumlar karşısında deterministik modele göre daha geniş çözüm alanı ve alternatifler sunduğunu göstermiştir. PSO ve TB sonuçları karşılaştırıldığında iki meta-sezgisel algoritmanın sonucunun GAMS programından elde edilen sonuçlar ile benzer olduğu söylenebilir. Ayrıca PSO algoritmasının, TB algoritmasına göre daha hızlı ve daha iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.
Sonuç: Yazar bilgisi dâhilinde, enerji ile ilgili çalışmalar incelendiğinde farklı enerji kaynakları kullanılarak model parametrelerinin stokastik ve bulanık olarak ele alındığı bir matematiksel modelin mevcut olmadığı anlaşılmıştır. Bu bağlamda, literatürdeki bu boşluğu doldurabilmek için ve enerji problemlerinde ortaya çıkabilecek belirsizlikleri matematiksel olarak ifade edebilmek için SBŞK-OYEM önerilmiştir. Elde edilen verilere göre, modelin çözümünde kullanılan GAMS sonuçları ile meta-sezgisel algoritmaların sonuçlarının tutarlı olduğu gözlemlenmiştir.
Anahtar Kelimeler: şans kısıtlı stokastik programlama, bulanık doğrusal programlama, enerji planlama modeli, parçacık sürü optimizasyonu, tavlama benzetimi.

Abstract:
Purpose: This study aims to propose a new Chance-Constrained Stochastic Fuzzy Optimal Renewable Energy Model (CCSF-OREM) to take into account the variations in production-consumption values and unpredictable situations much as possible in the energy sector and to express them mathematically. In addition, it is aimed to plan the energy-environment system of Turkey by using the energy data of Turkey to test the validity of this proposed model.
Method: Fuzzy linear programming and chance-constrained stochastic programming approaches have been used to include the uncertainties in real life into the deterministic model. Demand and installed power parameters were handled as stochastic and cost, emission, and efficiency parameters were handled as fuzzy. The proposed model was solved using the GAMS 24.2.3 package program. Two meta-heuristic algorithms based on Particle Swarm Optimization (PSO) and Simulated Annealing (SA) have been proposed to demonstrate the applicability of the model in large-sized problems and to find solutions to these problems in a shorter time. These proposed algorithms were solved using the Matlab-2019a programming language.
Findings: The obtained results showed that the proposed model offers wider solution space and alternatives than the deterministic model in the face of uncertain situations. When the PSO and SA results were compared, it could be said that the results of the two meta-heuristic algorithms were similar to the results obtained from the GAMS program. In addition, it has been observed that the PSO algorithm gives faster and better results than the SA algorithm.
Results: To the author's knowledge, when studies on energy were examined, it was understood that there is no mathematical model in which model parameters are considered as stochastic and fuzzy using different energy sources. In this context, CCSF-OREM has been proposed to fill this gap in the literature and to express mathematically the uncertainties that may emerge in energy problems. According to the obtained data, it was observed that the results of GAMS and meta-heuristic algorithms used in the solution of the model were consistent.
Keywords:  chance-constrained stochastic programming, fuzzy linear programming, energy planning model, particle swarm optimization, simulated annealing.