Yenilenebilir Enerji Kaynaklarına Dayalı Akıllı Enerji Dağıtım Sisteminin Tasarımı
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Bursa Uludağ Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: GÜLAY YILDIZ DOĞAN
Danışman: Nursel Öztürk
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Son yıllardaki nüfusun hızlı artması, ekonomilerin büyümesi ve teknolojinin ilerlemesi ile birlikte elektrik enerjisinin tüketiminde önemli bir artış yaşanmaktadır. Elektrik enerjisi tüketimindeki artışlar, mevcut enerji kaynaklarının tükenmesine ve fosil yakıta dayalı elektrik üretiminden kaynaklı hava kirliliğine yol açmaktadır. Dünyada kaynakların çeşitlendirilerek sürdürülebilir enerji arzının sağlanması, enerji üretiminin çevreye zararlı etkisinin en aza indirilmesi, yenilenebilir enerji kaynaklarının değerlendirilmesi ve enerji verimliliğinin artırılması önemli hale gelmeye başlamıştır. Bu tez çalışmasının amacı, artan öneme sahip yenilenebilir enerji kaynaklı dağıtık üretim tesislerini akıllı şebekeye entegre etmektir. Şehirlerin enerji ihtiyacını karşılamak için gereken dağıtık üretim tesislerinin sayısına, kapasitesine ve şebekeye bağlanacağı konuma karar vermek için çok amaçlı karma tamsayılı doğrusal programlama modeli oluşturulmuştur. Modelin parametrelerinden biri olan elektrik enerjisi talebindeki belirsizliği ortadan kaldırmak için evrişimli sinir ağını (Convolutional Neural Network: CNN) ve uzun kısa süreli bellek sinir ağını (Long Short-Term Memory: LSTM) birleştiren bir derin öğrenme modeli önerilmiştir. Elektrik enerjisi talebini tahmin etmek için önerilen derin öğrenme modeli LSTM modeli ile karşılaştırılmıştır. İki model performans metrikleri ile karşılaştırıldığında CNN-LSTM hibrit modelinin LSTM modelinden daha iyi sonuçlar verdiği ve elektrik enerjisi talep tahmini için uygun olduğu görülmüştür. Çok amaçlı model ise ağırlıklı toplam yöntemi ve genetik algoritma ile çözülmüştür. Önerilen tahmin modeli ve programlama modelinin şehirlerin elektrik enerjisi ihtiyacını karşılayabilecek yenilenebilir enerji kaynaklarının planlanmasında ve şebekeye entegrasyonunda faydalı olacağı düşünülmektedir.