Tez Arşivi

Hakkımızda

Tez aramanızı kolaylaştıracak arama motoru. Yazar, danışman, başlık ve özete göre tezleri arayabilirsiniz.


İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Anabilim Dalı / Elektrik Mühendisliği Bilim Dalı

An optimal generation dispatch for a reliable and environment friendly microgrid using multi-objective optimization

Güvenilir ve çevre dostu bir mikro şebeke için çok amaçlı optimizasyon tabanlı optimum üretim dağıtımı

Teze Git (tez.yok.gov.tr)

Bu tezin tam metni bu sitede bulunmamaktadır. Teze erişmek için tıklayın. Eğer tez bulunamazsa, YÖK Tez Merkezi tarama bölümünde 507225 tez numarasıyla arayabilirsiniz.

Özet:

The generation and transmission system play a very important role for a low voltage microgrid, specially for one which is equipped with distributed generation systems. The generation schemes and energy sources define whether a microgrid is environment friendly or not. The renewable energy sources supported distributed generation is environment friendly. But the coordinated generation with different type of renewable power generation sources create an urgency of a cost effective dispatch for the generation systems. Otherwise, the generation system will not be enough to meet the power demand with lower cost and higher reliability. For this reason, an online dispatching technique should be designed for the energy management to supply energy to the customer with least possible cost. The presence of different types of renewable energy sources make it more difficult as the output from these sources are not constant. They vary with the sunlight, wind speed as well as other weather conditions. Moreover, they are not dispatchable sources. Therefore, a special type of algorithm need to be designed for the distributed generation system so that they can meet the power demand and also make the best use of the excessive power when the demand is lower than the power generation from the renewable energy sources. For this reason, a single objective optimal dispatching method has been discussed by proposing two different optimization algorithms for three distinguished scenarios in order to find the best possible dispatching scheme for the renewable energy sources at minimum cost. Three wind power plants, two solar plants and one Combined Heat and Power (CHP) have been considered for this thesis. The CHPs are not technologies, they are approach for applying technologies. In this study, a CHP is considered with solar and wind sources because of its cogeneration capability as well as thermal and overall efficiency. A conventional system of producing power and usable heat has 45 percent combined efficiency, while CHP method can operate at 80% combined efficiency. Therefore, combining CHP with other renewable energy sources is more cost effective and electrically efficient because of the lower efficiency associated with renewable energy sources. Moreover, it is also environment friendly for its cogeneration capability. Three different cases have been considered in terms of supplying power from the CHP and the availability of the renewable energy sources. For the first case, energy storage systems are assumed to be associated with the renewable energy sources in order to make all the sources ava xx cost function has been minimized to find the best economic dispatch for all the available power generation sources at lowest possible cost. For the second case, the same cost function has been minimized to achieve the same objective but no energy storage source is considered. All the renewable energy sources are considered as variable sources and assumed to be able to supply the highest power available at any given time. On the other hand, a third case has been considered for the renewable energy sources where no wind or solar plants are dispatchable. The same quadratic cost function has been considered as objective function to find the cost effective optimal dispatch for the distributed power generation sources. The economic dispatches obtained from these three scenarios are presented and compared in this thesis in order to find the necessity of the energy storage systems and the best distributed generation system at the lowest possible cost. Reliability or risk analysis is also very important for designing an unintervened power supply system for a microgrid. Often the rural microgrids use renewable energy sources where power interruption could occur for many reasons. Therefore, to ensure the continuous power supply to the consumers, reliability analysis should be done for the islanding mode of operation. Moreover, for supplying the power to the customers at highest reliability, risk analysis plays a very important role. Reliability analysis can help the energy management by telling the energy management system what precaution need to be taken in terms of an outage or islanding scenario. For this reasons, the amount of expected energy not served has been forecasted to the energy management system to take precaution and make necessary arrangement to reserve the amount of energy which could not be available in case of failure of any distributed power generation sources and transmission lines. A probabilistic calculation, based on Monte Carlo Simulation has been proposed in this thesis for the corresponding reliability analysis and the results are presented for the above mentioned three different cases. On the other hand, a high voltage microgrid equipped with conventional power generation sources has greater negative impact on the environment because these generators normally use fossil fuel such as coal, oil or gas. All of these fossil fuels have a huge negative impact on the environment. These fuels causes environment pollution to a great extent by emitting pollutant gas such as sulphur oxides and nitrogen oxides. Normally, these gases are emitted from the thermal units of the fossil fueled conventional generation systems. So, in this case, dispatching of the generators are not done depending on the cost of generation or fuel cost alone, it also depends on the amount of pollutant gas emitted in the environment. The primary objective of economic dispatch is the scheduling of generation units according to the load demand and forecast at lowest possible cost. But due to the recent passage of some environmental amendments, utilities are bounded to operate the thermal power generation units with least possible environmental pollution and toxic gas emission. Therefore, researchers have suggested a number of techniques and strategies to reduce the pollutant gas emission. Some of them have proposed to install additional equipment for cleaning pollution. While many researchers have suggested the utility companies to replace the highly pollutant fuels with the low emission fossil fuels. On the other hand, many of the power system researchers have suggested to use cleaner and newer fuel burners for the generation units replacing the old one. All of these suggestions require either installation of additional equipment or complete xxi replacement of the existing equipment causing additional investment cost which finally increase the generation cost and electricity price. Researchers have found a new way to avoid the additional cost in order to balance the tradeoffs between generation cost and pollutant gas emission. They have suggested that economic dispatch considering the environment pollution can solve these issue. To do this, multi-objective optimization techniques need to be implemented to find a cost effective optimal dispatch which will cause the lowest environment pollution. That is why a multi-objective optimal dispatching method has been proposed to find the best trade-off and best compromised solutions between fuel cost and pollutant gas emission from the distributed fossil fueled generation units. Reliability of the generating units have also been considered with the emission as an objective to be optimized. To address all the above mentioned issues, three different illustrations have been considered in this thesis in terms of multi-objective optimization and constraint functions. Firstly, a quadratic fuel cost and emission function have been minimized separately considering restricted generation of the power generation units in order to find the extreme solution points and diversive nature of the pareto optimal solutions resulted from the proposed multi-objective optimization method. This is done to validate the proposed algorithm and demonstrate the effectiveness of the algorithm. The fuel cost function and emission function have also minimized together as multiobjective optimization function in this case too. Secondly, the proposed multi-objective algorithm has been used to optimize three different scenarios considering the power balance constraint. In this illustration, the same fuel cost and emission function have been minimized at first. Then, the fuel cost has been minimized along with the system adequacy parameter, expected energy not served (EENS), as reliability function. System's reliability plays a great role because a huge amount of load receive energy from high voltage microgrids. Therefore, corresponding risk analysis, outage forecast as well as probable amount of unserved energy need to be reserved in the generation system. Therefore, reliability is considered here to make the proposed algorithm more effective. Furthermore, emission function and reliability have been optimized to compare the result with the previous two cases results. Finally, the fuel cost function and emission function have been minimized as multiobjective optimization function considering the power balance and reliability function as constraint functions. The results obtained in this scenario has illustrated a very good similarity with the previous results demonstrating the effectiveness of the proposed multi-objective optimization algorithm. For the system adequacy parameter evaluation, Monte Carlo Simulation based probabilistic approach has been implemented. While the reliability acts as a function, it uses this Monte Carlo Simulation to calculate the EENS for all the possible solution spaces. Then these solutions have been minimized along with the fuel cost function and emission function respectively. On the other hand, when the proposed multiobjective optimization algorithm considered the reliability as a constraint, it has used the same technique to calculate the EENS and try to keep it in a prescribed limit according to the necessity of the algorithm.

Summary:

Üretim ve iletim sistemleri, özellikle dağıtık üretim sistemleri ile donatılmış bir alçak gerilim mikro şebekesi için çok önemli bir rol oynamaktadır. Üretim planları ve enerji kaynakları bir mikro şebekenin çevre dostu olup olmadığını tanımlar. Dağıtılmış üretimi destekleyen yenilenebilir enerji kaynakları çevre dostudur. Ancak, farklı türde yenilenebilir enerji üretim kaynaklarına sahip koordineli üretim, üretim sistemleri için uygun maliyetli bir dağıtımın zorunluluğu ortaya çıkarmaktadır. Aksi takdirde, üretim sistemi güç talebini daha düşük maliyet ve daha yüksek güvenilirlikle karşılamak için yeterli olmayacaktır. Bu nedenle, enerji yönetiminin müşteriye en az maliyetle enerji sağlaması için bir çevrimiçi yük dağıtım tekniği tasarlanmalıdır. Farklı türlerde yenilenebilir enerji kaynaklarının varlığı, bu kaynaklardan elde edilen çıktıların sabit olmaması nedeniyle bunu daha da zorlaştırmaktadır. Güneş ışığından, rüzgar hızından ve diğer hava koşullarından dolayı yenilenebilir enerji kaynaklarının üretimi değişkenlik göstermektedirler. Dahası, bunlar dağıtılabilir kaynaklar da değildir. Bu nedenle, dağıtılmış üretim sistemleri için, enerji talebini karşılayabilmeleri ve talebin yenilenebilir enerji kaynaklarından gelen güç üretiminden daha düşük olduğu durumlarda fazla enerjinin en iyi şekilde kullanılmasını sağlayacak özel bir algoritmanın tasarlanması gerekmektedir. Bu nedenle, minimum maliyetle yenilenebilir enerji kaynakları için mümkün olan en iyi yük dağıtım planını bulmak amacıyla, üç farklı senaryo için iki farklı optimizasyon algoritması önerilerek tek amaçlı bir optimum yük dağıtım yöntemi tartışılmıştır. Bu tez kapsamında üç adet rüzgar enerji santrali, iki adet güneş enerji santrali ve bir adet birleşik ısı ve güç santrali (kojenerasyon) göz önünde bulundurulmuştur. Kojenerasyon santralleri bir teknoloji değildir, teknolojiyi uygulamak için yaklaşımlardır. Bu çalışmada kojenerasyon santrali, kojenerasyon kabiliyeti, termal ve toplam verim bakımından dolayı güneş enerjisi ve rüzgar kaynakları ile birlikte düşünülmüştür. Geleneksel enerji ve kullanılabilir ısı üreten bir sistem %45 verime sahipken, kojenerasyon yöntemi ise %80 verimlilikte çalışabilmektedir. Bu nedenle, diğer yenilenebilir enerji kaynakları ile kojenerasyon sistemlerinin birleştirilmesi, yenilenebilir enerji kaynaklarının düşük verimliliği nedeniyle daha düşük maliyetli ve yüksek verimli olmaktadır. Ayrıca, kojenerasyon kabiliyeti bu sistemi çevre dostu yapmaktadır. Kojenerasyon santralinden güç sağlanması ve yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanılabilirliği açısından üç farklı durum göz önüne alınmıştır. Birinci durumda, enerji kaynaklarının yenilenebilir enerji kaynakları ile ilişkilendirildiği varsayılarak, tüm kaynakların 24 saat boyunca maksimum kapasiteye ulaşması sağlanmıştır. Mümkün olan en düşük maliyetle mevcut tüm elektrik üretim kaynakları için en iyi ekonomik yük dağıtımını bulmak için ikinci dereceden bir maliyet fonksiyonu en aza indirilmiştir. İkinci durumda, aynı hedefe ulaşmak için aynı maliyet fonksiyonu en aza indirilmiş ancak enerji depolama kaynağı dikkate alınmamıştır. Tüm yenilenebilir enerji kaynakları değişken kaynaklar olarak kabul edilmiş ve herhangi bir zamanda mevcut olan en yüksek gücü sağlayabildiği varsayılmıştır. Öte yandan, dağıtılamayan rüzgâr ya da güneş enerji kaynakları için üçüncü bir durum ele alınmıştır. Aynı ikinci dereceden maliyet fonksiyonu, dağıtılmış üretim kaynakları için uygun maliyetli en uygun dağıtımın bulunması için bir amaç fonksiyonu olarak düşünülmüştür. Bu üç senaryodan elde edilen ekonomik yük dağıtımları, enerji depolama sistemlerinin ve en iyi dağıtılmış üretim sisteminin gerekliliğini en düşük maliyetle bulmak için bu tezde sunulmakta ve karşılaştırılmaktadır. Güvenilirlik veya risk analizi, mikro şebekelere kesintisiz güç sağlayan bir sisteminin tasarlanması için de çok önemlidir. Birçok nedenden ötürü elektrik kesintisinin meydana gelebileceği kırsal bölgelerdeki mikro şebekelerde çoğunlukla yenilenebilir enerji kaynakları kullanmaktadırlar. Bu nedenle, tüketicilere ada modunda sürekli bir güç beslemesi sağlamak için güvenilirlik analizi yapılmalıdır. Ayrıca, müşterilere en yüksek güvenilirlikte güç sağlamak için risk analizi çok önemli bir rol oynamaktadır. Güvenilirlik analizi, enerji yönetim sistemine bir kesinti veya adalanma senaryosu açısından ne gibi önlemler alınması gerektiğini söyleyerek enerji yönetimine yardımcı olabilir. Bu sebepten ötürü, dağıtılmayan enerji miktarı, enerji yönetim sisteminin önlem alması, dağıtılmış elektrik üretim kaynaklarının ve iletim hatlarının arızalanması durumunda mevcut olmayan enerji miktarını rezerve etmesi ve gerekli düzenlemeleri yapması için tahmin edilmiştir. Bu tezde, ilgili güvenilirlik analizi için Monte Carlo Simülasyonuna dayanan olasılıksal bir hesaplama önerilmiş ve sonuçlar yukarıda belirtilen üç farklı durum için sunulmuştur. Öte yandan, konvansiyonel enerji üretim kaynakları ile donatılmış yüksek gerilim seviyesindeki mikro şebekeler, içersinde bulunan kaynakların kullandığı kömür, petrol veya gaz gibi fosil yakıtlar sebebiyle çevreye daha fazla olumsuz etki yapmaktadırlar. Bütün bu fosil yakıtların çevre üzerinde büyük bir olumsuz etkisi vardır. Bu yakıtlar, kükürt oksit ve nitrojen oksit gibi kirletici gazları yayarak çevre kirliliğine büyük ölçüde neden olmaktadırlar. Normal olarak, bu gazlar fosil yakıtlı geleneksel üretim sistemlerinin termal birimlerinden yayılır. Dolayısıyla, bu durumda yük dağıtımı, sadece üretim maliyetine veya yakıt maliyetine bağlı değil, aynı zamanda çevreye yayılan kirletici gaz miktarına da bağlı olarak gerçekleştirilmektedir. Ekonomik yük dağıtımın temel amacı, üretim birimlerinin yük talebine göre planlanması ve mümkün olan en düşük maliyetle tahmin edilmesidir. Ancak, bazı çevresel değişikliklerin son anda meydana gelmesi sebebi ile, en az olası çevre kirliliği ve zehirli gaz emisyonu ile termal enerji üretim ünitelerini işletmek ilgili kuruluşları sınırlandırılmaktadır. Bu nedenle, araştırmacılar, kirletici gaz emisyonunu azaltmak için bir takım teknikler ve stratejiler önermişlerdir. Bazıları kirliliği temizlemek için ek ekipman takmayı önermiştir. Pek çok araştırmacı, şirketleri yüksek emisyonlu yakıtların yerine düşük emisyonlu fosil yakıtlarla değiştirmeyi önermiştir. Öte yandan, güç sistemi araştırmacılarının birçoğu ise eski ünitenin yerini alan üretim üniteleri için daha temiz ve daha yeni yakıt yakıcıları önermişlerdir. Bu önerilerin tümü ya ek ekipmanın kurulumunu ya da mevcut ekipmanın tam olarak değiştirilmesini gerektirir ve bu da nihayet üretim maliyetini ve elektrik fiyatını artıran ek yatırım maliyetine neden olmaktadır. Araştırmacılar, üretim maliyeti ve kirletici gaz emisyonu arasındaki ilişkiyi dengelemek için ek maliyetlerden kaçınmanın yeni bir yolunu bulmuşlardır. Çevre kirliliğini göz önünde bulundurarak, ekonomik yük dağıtımın bu sorunu çözebileceğini öne sürmüşlerdir. Bunu yapmak için, en düşük çevre kirliliğine neden olacak, uygun maliyetli bir optimum dağıtım bulmak için çok amaçlı optimizasyon teknikleri uygulanmalıdır. Bu nedenle, dağıtılmış fosil yakıtlı üretim ünitelerinden yakıt maliyeti ve kirletici gaz emisyonu arasında en iyi dengeye ve en iyi çözüme kavuşturulan çözümleri bulmak için çok amaçlı optimum bir yük dağıtım yöntemi önerilmiştir. Ayrıca üreten birimlerin güvenilirliğide, emisyonun optimize edilmesi için bir amaç olarak düşünülmüştür. Yukarıda belirtilen tüm konulara değinmek amacıyla, bu tezde çok amaçlı optimizasyon ve kısıt fonksiyonları açısından üç farklı örnek ele alınmıştır. İlk olarak, ekstrem noktaların ve önerilen çok amaçlı optimizasyon yöntemi ile en iyi şekilde optimize edilen tüm olası çözümlerin bulunması için güç üretim birimlerinin kısıtlı üretimi göz önüne alınarak, ikinci dereceden bir yakıt maliyeti ve emisyon fonksiyonu ayrı ayrı minimize edilmiştir. Bu, önerilen algoritmayı doğrulamak ve algoritmanın etkinliğini göstermek için yapılmıştır. Yakıt maliyeti fonksiyonu ve emisyon fonksiyonu da bu durumda çok amaçlı optimizasyon fonksiyonu olarak birlikte minimize edilmiştir. İkinci olarak, önerilen çok amaçlı algoritma, güç dengesi kısıtı dikkate alınarak üç farklı senaryoyu optimize etmek için kullanılmıştır. Bu örnekte ilk olarak aynı yakıt maliyeti ve emisyon fonksiyonu en aza indirilmiştir. Daha sonra yakıt maliyeti, sistem yeterlilik parametresi ve sağlanması beklenmeyen enerji (SBE), güvenilirlik fonksiyonu ile birlikte minimize edilmiştir. Yüksek gerilim seviyesindeki mikro şebekelerin sistem güvenilirliği, büyük miktarda yükün buradan beslenmesi sebebi ile büyük bir rol oynamaktadır. Bu nedenle, ilgili risk analizi, kesinti tahmini yapılmalı ve olası sağlanmamış enerji miktarı üretim sisteminde reserv edilmelidir. Bu nedenle, önerilen algoritmayı daha etkili hale getirmek için güvenilirlik burada düşünülmektedir. Ayrıca önceki iki durum sonucunu karşılaştırmak için emisyon fonksiyonu ve güvenilirliği optimize edilmiştir. Son olarak, yakıt maliyeti fonksiyonu ve emisyon fonksiyonu çok amaçlı optimizasyon fonksiyonu olarak, güç dengesi ve güvenilirlik kısıt fonksiyonları göz önünde bulundurularak en aza indirilmiştir. Bu senaryoda elde edilen sonuçlar, önerilen çok amaçlı optimizasyon algoritmasının etkinliğini gösteren önceki sonuçlarla iyi bir benzerliği göstermektedir. Sistem yeterliliği parametre değerlendirmesi için Monte Carlo Simülasyonu temelli olasılık yaklaşımı uygulanmıştır. Güvenilirlik bir fonksiyon olarak işlev görürken, tüm olası çözüm alanları için SBE'yi hesaplamak üzere bu Monte Carlo Simülasyonunu kullanılmıştır. Daha sonra bu çözümler sırasıyla yakıt maliyeti fonksiyonu ve emisyon fonksiyonu ile birlikte en az indirilmiştir. Öte yandan, önerilen çok amaçlı optimizasyon algoritması, güvenilirliği bir kısıtlama olarak görmekte, SBE'yi hesaplamak için aynı tekniği kullanmakta ve algoritmanın gerekliliğine göre öngörülen bir sınırda tutmaya çalışmaktadır.