Hidrojen enerji sistemlerini içeren mikroşebekelerin yönetimi için optimizasyon tabanlı yeni bir karar verme mekanizmasının geliştirilmesi
Development of a new optimization-based decision making mechanism for the management of microgrids including hydrogen energy systems
Yazar: NAZMİYE KOPACAK
Danışman: PROF. DR. OZAN ERDİNÇ ; DR. İBRAHİM ŞENGÖR
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Tesisleri Ana Bilim Dalı / Elektrik Tesisleri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Enerji = Energy

Özet:
Son yıllarda birçok ülke, karbon emisyonlarını azaltmaya ve yenilenebilir enerji kullanımını artırmaya büyük önem vermektedir. Bu hedeflere ulaşmak için hidrojen bazlı enerji yönetim sistemleri önemli bir kavram olarak ortaya çıkmış ve bu alanda "gazlaştırma" (G2G) süreçleri kritik bir rol üstlenmiştir. Teknolojinin ilerlemesiyle birlikte yenilikçi araç konseptleri, tüketici satın alma alışkanlıklarında daha yaygın hale gelmektedir. Sürdürülebilir ulaşımın küresel ölçekte benimsenmesi, gelecekte yolların yeni nesil araçlar tarafından kullanılacağını göstermektedir. Bu değişim, ulaşımda elektrifikasyon ve hidrojen destekli yeni nesil istasyonların gerekliliğini ortaya koymaktadır. Bu tezde, çoklu enerji sistemlerinin işletimi üzerine kapsamlı bir analiz yapılmış ve maliyet minimizasyonuna odaklanılmıştır. Çalışma, yenilenebilir enerji kaynaklarının ve hidrojen üretiminin bu sistemlere entegrasyonunu detaylı bir şekilde incelemiştir. Bu bağlamda, tezde önerilen modelde yakıt hücreli elektrikli araçlar (FCEV'lar) için bir hidrojen dolum tesisinin entegrasyonu ile çoklu enerji sistemlerinin arz-talep dengesine etkisi araştırılmaktadır. Ayrıca, çoklu enerji sistemi elektrikli araçlar (EV'ler) ve doğal gaz şebekelerine de hizmet etmektedir. Sistem, yerinde yenilenebilir enerji kullanılarak yapılan hidrojen üretimini içermekte ve şebeke ile çift yönlü enerji değişimine olanak sağlamaktadır. Model, Python programlama dili kullanılarak tasarlanmış ve karma tamsayılı doğrusal programlama (MILP) modeli olarak uygulanmıştır. Bu, istenen sonuca daha kesin ve doğru bir yaklaşım sunmaktadır. Geliştirilen algoritma, elektrolizörün enerji talebinin yalnızca yenilenebilir enerji kaynakları tarafından karşılanmasını garanti altına almaktadır. Üretilen hidrojen, enerji ve gaz işlem fiyatlarını dikkate alarak çoklu enerji sistemine entegre edilmektedir. Ayrıca, fazla yenilenebilir enerji elektrik şebekesine satılarak gün içi piyasa operasyonlarına katkı sağlamaktadır. Bu analiz, çalışmanın temel noktalarını vurgulamakta ve yenilenebilir enerji ile sürdürülebilir ulaşım bağlamında hidrojen bazlı enerji yönetim sistemlerinin önemini ortaya koymaktadır.

Abstract:
In recent years, many countries have placed a significant emphasis on reducing carbon emissions and increasing the usage of renewable energy. To accomplish this, hydrogen-based energy management systems have emerged as a vital concept, with power-to-gas (P2G) holding a crucial position in this field. As technology evolves, innovative vehicle concepts become more prevalent in consumer purchasing habits. The global transition towards sustainable transportation indicates a rise in new-generation vehicles that will take on the roads in the future. This change will require new-generation stations supporting electrification and hydrogen. In this thesis, a comprehensive analysis was conducted to investigate the operation of multi-energy systems, focusing on minimizing costs. The study specifically examined integrating renewable energy sources and hydrogen production within these systems. In this context, the thesis investigates the impact of multi-energy systems on supply-demand balance by integrating a hydrogen refueling facility for fuel cell electric vehicles (FCEVs) into the proposed model. Moreover, the multi-energy system services electric vehicles (EVs) and natural gas grids. It also includes on-site hydrogen production with renewable energy, allowing two-way energy exchange with the grid. The model is designed utilizing Python and implemented explicitly as a mixed-integer linear programming (MILP) model. This enables a more precise and accurate approach to attain the intended outcome. The algorithm developed ensures that the electrolyzer's power demand is exclusively met by renewable power sources. The hydrogen produced is integrated into a multi-energy system, taking into account both energy and gas transaction prices. Additionally, surplus renewable energy can be channeled into the local grid to facilitate intraday market operations.