Dağıtık güç sistemlerinin uygun bağlantı noktası ve işletme koşullarının yapay sinir ağı tabanlı bir yöntem ile belirlenmesi
Determination of the appropriate connection point and operating conditions of distributed power systems with an artificial neural network-based method
Yazar: ALPEREN ÇALIŞIR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKAY BAYRAK
Bursa Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Akıllı şebekeler = Intelligence networks ; Elektrik güç sistemleri = Electric power systems

Özet:
Aşırı yük talebi veya arıza durumunda, güç iletiminde sisteminde kısıtlar meydana gelir. Bu durumda, hızlı ve doğru kararlar vererek sistemi dengede tutmak ve aynı zamanda ekonomik dağıtımı sağlamak zorlaştırmaktadır. Dağıtık güç sistemleri (DGS), günümüz güç sistemlerinde olduğu gibi tüketim talebinin uzak ve büyük santrallerden karşılanması yerine, tüketim bölgelerine yakın üretim kaynaklarınca karşılanmasını öngörmektedir. DGS yaklaşımı, ile mevcut şebekeye bağlanacak çok sayıda üretim kaynağı, güç sisteminin işletilmesinde gerekli olan üretim seçeneklerini arttırmakta, güç sistemini dengede tutmak ve enerji maliyetlerini en aza indirmek adına farklı stratejiler geliştirebilmesine olanak sağlamaktadır. DGS'lerin mevcut şebekeye bağlanmasına yönelik yapılan çalışmaların hedefinde, güç sistemine bağlanacak DGS'lerin yerinin ve boyutunun uygun şekilde belirlenmesi bulunmaktadır.
Tez çalışmasında, mevcut bir iletim sistemine bağlantısı yapılacak DGS'lerin elektriksel açıdan uygun bağlantı noktasının önerilen güç akış parametreleri değerlendirme (GAPD) yöntemi ile tespit edildiği ve işletme koşullarının yapay sinir ağı (YSA)-tabanlı bir yöntem ile belirlendiği iki aşamalı bir metot önerilmiştir. Bu amaca uygun olarak ilk aşamada, Bursa ili iletim şebekesi Powerworld Simulator programı ile modellenmiş ve modellenen sistemde farklı yük ve arıza koşullarında enerji talebinin karşılanmasına engel durumlar, doğrusal programlama (DP) yöntemine dayalı güç akış analizleri kullanılarak tespit edilmiştir. DGS'lerin bağlantı noktalarının tespiti için güç akış yönlerini referans alınarak iletim kapasitesinin aşılmasına neden olan tüketim bölgeleri belirlenmiştir. Önerilen yöntem ile sisteme bağlantısı yapılacak DGS'lerin bu koşullar esnasında devreye girerek kapasitesi aşılan iletim hatları üzerindeki yükü azaltması hedeflenmiştir. İkinci aşamada, sisteme eklenen DGS'lerin devreye girmesi gereken koşulların tespiti için güç akış verileri önerilen YSA modeli ile değerlendirilmiştir. DGS'lerin tespit edilen noktalara bağlantısının yapılması ile beraber simülasyonu gerçekleştirilen tüm koşullarda hiçbir iletim hattının kapasitesi aşılmadan enerji talebinin karşılandığı tespit edilmiştir. DGS'lerin devreye girmesi gereken uygun işletme koşullarının ve uygun bağlantı noktalarının tespiti için geliştirilen YSA modeli, test setinde %96,8 doğrulukla DGS'lerin işletme pozisyonlarını tespit edebilmektedir. Bu doğrultuda, DGS'lerin arıza ve/veya aşırı yük koşullarında sistemi destekleyecek şekilde bağlantısının yapılması ve devreye girmesi gereken uygun bağlantı noktası ve işletme koşullarının hızlı ve doğru bir şekilde tespit edilmesini hedefleyen bütünsel bir yaklaşım geliştirilmiştir.

Abstract:
In the event of overload demand or faults, constraints occur in the power system. In this case, it becomes difficult to keep the system in balance by making fast and correct decisions and at the same time to ensure economic distribution. The distributed generation system (DGS) stipulates that the consumption demand will be met by generation sources close to the consumption areas, instead of meeting the consumption demand from remote and large power plants as in today's power systems. With the DGS approach, a large number of generation sources to be connected to the existing grid increase the production options required in the operation of the power system, allowing it to develop different strategies to keep the power system in balance and to minimize energy costs. The aim of the studies for connecting the DGS to the existing network is to determine the location and size of the DGSs to be connected to the power system.
In this thesis, a two-stage method is proposed where the electrically appropriate connection point of the DGSs to be connected to an existing transmission system is determined by the proposed power flow parameters evaluation (PFPE) method and the operating conditions are determined by an artificial neural network (ANN) -based method. In accordance with this purpose, in the first stage, Bursa province transmission network was modeled with Powerworld Simulator program and the situations that prevent energy demand in different load and fault conditions in the modeled system were determined by using power flow analysis based on linear programming (DP) method. For the determination of the connection points of the DGS, the consumption regions that cause the transmission capacity to be exceeded have been determined by taking the power flow directions as reference. With the proposed method, DGSs to be connected to the system are aimed to be activated during these conditions and reduce the load on the transmission lines whose capacity is exceeded. In the second stage, power flow data were evaluated with the proposed ANN model in order to determine the conditions in which the DGS added to the system should be activated. With the connection of the DGS to the determined points, it was determined that the energy demand was met without exceeding the capacity of any transmission line under all simulated conditions. The ANN model developed to determine the appropriate operating conditions and suitable connection points that DGSs should be engaged in, can detect the operating positions of the DGS in the test set with 96.8% accuracy. In this direction, a holistic approach has been developed aiming to determine the appropriate connection point and operating conditions that should be connected and activated in a way to support the system in fault and / or overload conditions.