Yeni bir yaklaşımla yük profillerinin oluşturulması ve dağıtım sistemlerinde teknik kayıpların tahmini
A novel approach for load profile formation and technical loss estimation of electrical disrtibution systems
Yazar: GİZEM TULUN
Danışman: PROF. DR. ÖMER USTA
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bir dağıtım şebekesinin karakteristiğinin bilinmesi, şebekenin işletilmesi ve yeni
yatırımların yapılması açısından büyük önem arz etmektedir. Şebekenin karakteristiği,
kullanılan teçhizatlar, şebekenin radyal veya kapalı olması, şebekeye bağlı bulunan
abonelerin dağılımı, tüketimi gibi birçok parametreye dayalıdır. Tüm bu parametrelerin
yanında, şebekeye bağlı bulunan abonelerin yük eğrileri büyük önem taşımaktadır.
Üretilen enerji, iletim ve dağıtım şebekeleri aracılığıyla abonelere ulaştırılır. Üretilen
elektrik enerjisi ile tüketilen elektrik enerjisi arasında bazı farklılıklar meydana gelir. Bu
farklılıklara teknik ve teknik olmayan kayıplar neden olmaktadır. Teknik kayıplar,
abonenin yüklenme durumuna göre şebekenin teçhizatlarında meydana gelen
kayıplardır. Akıma ve gerilime bağlı olarak meydana gelirler. Teknik olmayan kayıplar
ise faturalandırılmayan veya ölçülemeyen enerjiden kaynaklanan kayıplardır.
I^2*R kayıpları olarak bilinen ve akıma bağlı meydana gelen teknik kayıpların
hesaplanmasında yük eğrisinin bilinmesi büyük önem arz etmektedir. kWh olarak aynı
enerji tüketim değerine ancak farklı yük eğrilerine sahip olan iki abonenin şebekede
neden olacağı teknik kayıplar birbirinden farklıdır.
Literatürde teknik kayıpların hesaplanması için 2 farklı yöntem vardır. Bunlardan
birincisi yük ve yük kayıp faktörlerine bağlı olarak yapılan hesaplamalardır. Toplam güç
değeri ve en yüksek güç değerine bağlı olarak yapılan hesaplamalara dayalıdır. Pratik bir
yöntem olmakla birlikte, güç ve güç kayıp değerlerine bağlı olarak enerji kaybının
hesaplanmasında hatalı hesaplama olasılığı yüksektir. İkinci yöntem, yük eğrilerine
dayalı olarak enerji kayıplarının hesaplanmasıdır. Dakikalık veya saatlik olarak
kaydedilen verilerden oluşan yük eğrisinin altında kalan alanın hesaplanmasına
dayalıdır. Yük eğrilerine dayalı olarak yapılan kayıp hesaplaması ile gerçeğe en yakın
sonuçlar elde edilmektedir.
Farklı tip abonelerin 24 saatlik yük eğrilerinde tepe yüklenme değerine ulaştığı saatlerin,
günlere hatta mevsimlere göre değişiklik göstermesi nedeniyle şebekeye etkisi farklıdır.
Örneğin, sokak aydınlatması gece saatlerinde tepe yüklenme değerinde iken, plaza ve iş
merkezleri gündüz saatlerinde tepe yüklenme değerine ulaşır. Şebekenin karakteristiğini
en doğru şekilde anlayabilmek için uzaktan okumalı sayaçlar ile abonelerin yük
eğrilerinin ölçülmesi gerekmektedir. Ancak, yatırım maliyetleri göz önüne alındığında
bu pek mümkün değildir. Bu nedenle dağıtım şirketinin abonelerinin yük eğrilerini
tahmin etmesi gerekmektedir.
Literatürde yük eğrilerinin oluşturulması için kullanılan 4 farklı kümeleme yöntemi
vardır. Bu yöntemler, sırasıyla K-ortalama algoritması, bulanık C-ortalama algoritması,
hiyerarşik kümeleme yöntemi ve PCA metodudur. Bu yöntemler, özellikle bilinmeyen
verilerin çok olası durumunda kullanılmaktadır. Ancak bu kümeleme yöntemleri,
kümeleme yaparken abonenin tüketim değeri gibi hata yapma oranı yüksek veya
karmaşık yöntemler olması nedeniyle tek başına yetersiz veya etkisiz olan yöntemlerdir.
Örneğin 3 vardiyalı olarak çalışan bir sanayi abonesi ile alışveriş merkezinin aylık enerji
tüketim değeri aynı olsa da yük eğrileri birbirinden oldukça farklıdır. Ayrıca bu
yöntemler uygulanabilirlik anlamında pratik değildirler.
Bu çalışma, yük eğrilerinin karakteristiğinin anlaşılmasında abonelerin bağlı bulunduğu
alt gruba göre ayrıştırılmasının temel olduğunu savunmaktadır. Aynı abone alt grubuna
bağlı olan ancak enerji tüketim değerleri birbirinden farklı olan 2 abonenin yük eğrileri
benzerlik göstermektedir ancak farklı abone alt grubunda bulunan benzer enerji tüketim
değerine sahip olan abonelerin yük eğrilerinin benzerlik gösterme olasılığı düşüktür.
Literatürde bulunan diğer kümeleme yöntemleri toplam enerji tüketim değeri gibi hata
olasılığı yüksek parametrelere dayanmaktadır. Bu nedenle bu çalışmada yeni bir
yaklaşımla aboneler alt gruplarına göre ayrıştırılarak incelenmiştir.
Bu çalışmada, bir dağıtım şirketinden alınan gerçek verilere dayalı olarak yeni bir
yaklaşım geliştirilmiştir. Çalışma kapsamında abonelerin bulunduğu alt gruplara göre
kümeleme yapılmıştır. Aboneler ilk olarak sanayi, mesken, ticarethane ve aydınlatma
olmak üzere 4 abone grubuna ayrıştırılmıştır. Ardından ticarethane aboneleri türlerine
göre(market, banka gibi) 9 farklı abone alt grubuna ayrıştırılmıştır. Sanayi grubu
aboneleri ise 1,2 ve 3 vardiyalı olmak üzere 3 farklı abone alt grubuna ayrıştırılmıştır.
Ayrıştırılan bu kümelerin farklı mevsim ve günlerdeki 24 saatlik ve 12 aylık verileri
alınarak temek karakteristik özellikleri açıklanmıştır. Ardından bu kümeler çalışma
saatlerine göre gruplandırılarak kendi aralarında var olan benzerlik ve farklılıkları
açıklanmıştır. Elde edilen bu kümeler için birim profiller oluşturulmuş ve bu birim
profiller fatura tüketim değerleri ile ölçeklendirilerek abonenin, kofranın, fiderin veya
bir dağıtım transformatörü bölgesinin yük eğrisini hesaplayan bir hesaplama aracı
geliştirilmiştir.
Bu çalışmada, geliştirilen hesaplama aracı kullanılarak hem abone gruplarına göre hem
de abone alt gruplarına göre dağıtım şebekesinden alınan gerçek bir dağıtım
transformatörü bölgesinde bulunan abonelerin bağlı bulunduğu kofraların 2 farklı durum
için yük eğrisi tahmini yapılmış ve transformatör üzerinde bulunan uzaktan okumalı
sayaçtan alınan veriler ile karşılaştırılmıştır.
İlk olarak, örnek dağıtım transformatörü bölgesinde bulunan abonelerin fatura tüketim
değerleri kullanılarak abone gruplarına göre eğrileri hesaplanmıştır. Abone gruplarına göre hesaplanan yük eğrileri kullanılarak güç sistemleri analizi yapılmasına olanak
sağlayan bir bilgisayar simülasyonu yardımıyla örnek dağıtım transformatörü bölgesi
için 2015 Aralık ayı için yük akışı yapılmış ve transformatör üzerinde meydana gelen
yük eğrileri ve teknik kayıpları tahmin edilmiştir.
İkinci olarak, örnek dağıtım transformatörü bölgesinde bulunan abonelerin fatura
tüketim değerleri kullanılarak abone alt gruplarına göre eğrileri hesaplanmıştır. Abone
alt gruplarına göre hesaplanan yük eğrileri kullanılarak güç sistemleri analizi
yapılmasına olanak sağlayan bir bilgisayar simülasyonu yardımıyla örnek dağıtım
transformatörü bölgesi için 2015 Aralık ayı için yük akışı yapılmış ve transformatör
üzerinde meydana gelen yük eğrileri ve teknik kayıpları tahmin edilmiştir.
Ardından bu profiller, transformatör üzerinde yer alan otomatik sayaç okuyucudan
alınan 2015 Aralık ayı verileri ile karşılaştırılarak sonuçları incelenmiştir. Aynı enerji
tüketim değeri için tahmin edilen teknik kayıplar karşılaştırıldığında aboneler sadece alt
gruplarına göre ayrıştırıldığında 2.23%'lik sapma ile, abone alt gruplarına göre
ayrıştırıldığında 1.9%'lik sapma ile gerçeğe yakın tahminlerde bulunulmuştur.
Çalışma kapsamında abonelerin abone alt gruplarına ayrıştırılmasının gerçek sonuçlara
yaklaşması elde edilen sayısal verilerle gözlemlenmiş ve abonelerin yük eğrilerinin
abone alt gruplarına göre ayrıştırılmasının önemi vurgulanmıştır. Ayrıca, elektrik
dağıtım şirketlerinin kullanabileceği, bir abonenin, kofranın, transformatörün veya
fiderin tahmini yük eğrisinin hesaplanmasında daha kullanışlı ve gerçeğe yakın sonuçlar
elde edilebilen bir hesaplama aracı geliştirilmiştir.

Abstract:
The importance of having knowledge on the characteristics of an electrical distribution
system demonstrates itself as a key factor to how a system shall be operated and how
new investments shall be made. The characteristics of a distribution network depends
heavily on parameters such as the types of different equipments that are utilized,
whether that specific network is radial or closed and classification and consumption
rates of various kinds of end-users. In addition to these parameters, load profiles of endusers which are subscribed to the network are also a crucial determinant factor.
Generated electrical energy is directed to end-users via transmission and distribution
networks. It is an apparent fact that there is difference between generated and consumed
electrical energy. This difference yields itself from two types of losses named technical
and non-technical losses. Technical losses result from the losses occur in the equipments
which are part of the distribution network. This type of loss which depends on the
flowing current and the voltage, varies based on the load profiles of end-users.
Composition of non-technical losses consists of non-chargeable or non-measurable
electrical energy. In the process of calculating current-based technical loss which is also
known as I2*R loss, knowledge of load profiles retains a key role. It is significant to
reckon the fact that two different end-users which have the same kWh consumption rate
might have totally different load profiles which in the end create two seperate and highly
differentiated technical loss characteristics.
There exists two different methods used for calculating technical losses. The first
method is based on load and load loss factor dependant calculation which comprises
calculations derived from total and maximum power measurements. Although being a
very practical method, this load and load loss factor based calculation harbors increased
probability of being erroneous. The second method used for calculating technical losses
consists of calculation utilizing load profiles. It is based on the calculation of the area
under the load profile curve which is formed by minute and hourly consumption data.
This second method which is based on load profile curves yields more accurate and
closer result to actual loss rate.
Different types of end-users obviously have different 24-hours of load profiles. The
exact time or time interval on which a very specific end-user reaches its maximum load
rate may vary according to seasonal, daily or hourly needs of utilization. These
mentioned factors which result from reaching to maximum load rate at different times
directly create the notion that different types of end-users affect the distribution network
at very distinct and discrete patterns based on their specific load curves. To illustrate, a
street-lighting pole reaches its maximum load in night time whereas a work office
reaches its maximum load during day time. This distinction creates many different load
profiles with different maximum load time or time interval, stating that it might be very
hard to estimate different load profiles. The best way to estimate the characteristics of a
distribution network is to allocate smart meters to end-users in order to obtain load
profiles. However this can't be achieved easily due to high investment costs. Therefore
the distribution network has to generate a smart way to estimate load profiles.
Four different clustering methods are widely utilized whilst forming load profiles. These
methods are K-mean algorithm, Fuzzy C-mean algorithm, hierarchical clustering and
PCA method. Mentioned methods are often used when there is a lot of unknown data.
Moreover, due to grounding their bases on a very error-prone and complicated reasoning
which is purely consumption rate of an end-user, these methods provide insufficient and
ineffective means of estimating load profiles. Expanding on this claim, 24-hours
operating factory though having the same monthly consumption as a shopping mall, has
very different load profile curve. The factory consume almost constant electrical energy
throughout the day and night time whereas shopping malls cannot consume that much in
the night time due to its closure. In addition to this, above mentioned four methods are
not feasible enough to rely on.
This work provides new solution by categorizing end-users according to their
consumption characteristics and creates clusters having their own unit-profile. Two
different end-users in the same cluster which possess different energy consumption
rates, have similar load profile curves whereas other two end-users belonging to
different clusters might have the same energy consumption rates but there exists a very
low probability that those two end-users possess the same load profile curves. Four
methods mentioned above paragraph rely not on load profile curves but on total
consumption rates, creating a very erronous approach. Arising from these reasons, this
work demonstrates a new approach on how to cluster end-users, based on their load
profiles. Furthermore, these formed clusters can be divided into sub clusters with the
proposed new approach supplied by this work.
The base construction material of this work is creating a new approach based on real set
of consumption data gathered from a distribution network. Four different clusters named
industry, household, commerce house and lighting have been assigned according to their
specific load profile curve characheristics. Thereafter commerce house cluster is further
divided into nine sub clusters such as general store, bank and so on. Industry cluster is
then also expanded into three different sub clusters according to their operating hours and production shifts. These main clusters and divided sub clusters are examined in
detail by their consumption on yearly, seasonal, monthly, daily and hourly basis. With
the help of detailed load profile curves, each cluster and sub cluster give away their own
fundemental characteristics. This work not only set its sight on bunch of data set which
explains occasional consumption characteristics on time basis but also penetrate deeply
into comparisons between members of clusters and sub clusters, fundamentally based on
working or operating hours of each end-user in order to verify the need why such
distinction between various clusters and sub clusters have to be made. The detailed
analysis of similarities or differences that various end-users belonging to different
clusters or sub clusters is executed. Unit load profiles have been assigned for clusters
and these unit profiles are scaled according to consumption rates for the sake of creating
a calculator tool software which calculates load profile of an end-user, a cutout box, a
feeder or a distribution transformer.
With the help of calculator tool software developed in this work, load profile estimation
of a real life distribution transformer zone, which accomodates cutout boxes of above
mentioned end-users from different clusters and sub clusters, for two different cases is
executed and then compared to real load profile data obtained from allocated smart
meters.
First, by the use of consumption rates of end-users from different clusters in that specific
distribution transformer zone, load profiles have been calculated. Calculated load
profiles belonging to different clusters are then utilized to estimate load profile and
technical losses on a distribution transformer zone in December 2015. This analysis is
done with the aid of a power system analysis software which is capable of executing
load flow analysis.
Second, by the use of consumption rates of end-users from different sub clusters in that
specific distribution transformer zone, load profiles have been calculated. For commerce
house cluster, the new estimation would require not only just the cluster itself but also
sub clusters with their own data. For the industry cluster the new estimation would also
require the sub clusters with their own data. Calculated load profiles belonging to
different sub clusters are then utilized to estimate load profile and technical losses on a
distribution transformer zone in December 2015. This analysis is done with the aid of a
power system analysis software which is capable of executing load flow analysis.
Finally, estimations made by using proposed new approach are compared with the real
load profile data gathered from smart meters in a distribution tranformer zone for
December 2015 and the final result is examined in detail. Estimated technical losses for
the same consumption rates by just considering main clusters when compared to the real
data, exhibits just 2.23% deviation. Estimated technical losses for the same consumption
rates by considering sub clusters when compared to the real data, exhibits just %1.9
deviation. Calculations and load flow analysis conclude that by just considering main
clusters, the new approach yields a very accurate estimation. However expanding
clusters into sub clusters and adding each load profile of sub clusters into estimation
provides even better results. The difference of 0.33% between cluster based and sub
cluster based estimation proves expansion to sub cluster brings the new approach closest
to the real data. In any case, both estimations are definitely so close to the actual values.
The extent of this work provides assistance to observe how important it is to divide main
end-user clusters into sub clusters whilst forming load profile curves in order to provide
closer estimation to real consumption data. This work also provides numerical data to
verify each observation and estimation. Moreover, this work also provides a completely
feasible, more accurate when compared to other clustering methods and more utilizable
calculator tool which might be used by a distribution network in order to estimate load
profiles of an end-user, a cutout box, a transformer and a feeder.