Mikro şebekelerde neuro-fuzzy tabanlı akıllı enerji yönetimi
Neuro-fuzzy based smart energy managament in microgrids
Yazar: AHSEN ULUTAŞ
Danışman: PROF. DR. İSMAİL HAKKI ALTAŞ
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Yenilenebilir enerji kaynaklarının enerji üretimindeki payı giderek artmaktadır. Enerji sistemlerinin verimliliği açısından birden fazla yenilenebilir kaynak bir araya getirilerek hibrit sistemler oluşturulmuştur. Hibrit sistemlerde enerji sürekliliği ve sistemin kararlılığını artırmak için depolama birimleri de eklenir. Depolama birimleri enerji sürekliliği açısından önemlidir. Bu tür hibrit sistemlerde kesintisiz ve kararlı çalışma için enerji yönetimi de mutlaka olması gereken bir uygulamadır. 
Bu tezin amacı yenilenebilir kaynaklardan üretilecek olan enerjinin gün öncesinden 24 saatlik kestirimini yaparak sistemin kontrolünü Neuro-Fuzzy tabanlı akıllı bir algoritma ile sağlayıp tüketicilerin enerji talebini kararlı bir şekilde işletilen şebekeden sağlamaktır. FV, dalga ve aküden oluşan hibrit bir enerji sisteminin olası çalışma durumları belirlenerek bu şartlarda sistemin kararlı çalışmasını sağlamak üzere neuro-fuzzy tabanlı akıllı bir enerji yönetim algoritması gerçekleştirilmiştir.
Güneş ışınımı ve dalga boyunun Yapay Sinir Ağı (YSA) ile kestirimine dayalı enerji yönetimi Neuro-Fuzzy tabanlı akıllı bir algoritma kullanılarak yapılmıştır. Şebeke bağlantılı hibrit sistem MATLAB/simulink benzetim programında tasarlanmıştır. Elde edilen benzetim sonuçlar ile akıllı neuro-fuzzy enerji yönetim algoritmasının geçerliliği kanıtlanmıştır.

Abstract:
The share of renewable energy sources in energy generation has been increased termandously during last decades. Hybrid systems have been created by combining more than one renewable resources in terms of energy sustainability and efficiency. Storage units have been added to enhance the stability of the hybrid systems. Storage units have made the energy more feasible especially during peak hours. In these hybrid systems, energy management is carried out for uninterrupted and stable operation.
The aim of this thesis is to provide a day ahead prediction of the energy to be generated from renewable sources before the day and provide an intelligent energy management system based on Neuro-Fuzzy to meet the energy demand of the consumers and ensure the stable operation of the network. In this thesis, the possible working conditions of a hybrid energy system consisting of FV, wave and battery are determined and a smart energy management algorithm based on neuro-fuzzy has been realized in order to ensure stable operation of the system under various conditions.
The day ahead energy prediction is done by estimating solar radiation and sea wavelength using an artificial neural network method. Then the intelligent energy management is done by a Neuro-fuzzy based algorithm. The grid-connected hybrid system is modelled in the MATLAB/simulink simulation program. The simulation results show the applicability of the proposed of the day ahead energy prediction and intelligent management system.