Konut Tipi Şebeke Bağlantılı Fotovoltaik Sistemde Adaptif Nöro Bulanık Arayüz Sistemi Tabanlı Enerji Yönetimi Uygulaması

Abstract

Talep tarafı yönetiminin enerji piyasalarında aktif kullanımı ile ülke genelindeki elektrik şebekesi üzerindeki yükü azaltmak ve şebekenin kesintilerinden kaçınmak mümkündür. İsteğe bağlı hassasiyet analizi, elektrik güç sistemlerinin doğru çalışmasını sağlar. Ancak, yalnızca talep tarafındaki düzenlemeler bir çözüm için yeterli değildir; arz tarafının çevre ile daha sürdürülebilir ve daha uyumlu bir enerji arz-talep dengesi oluşturmak için geliştirilmesi gerekmektedir. Bunun nedeni gelecekteki güneş ve rüzgar enerjisi teknolojilerinin ve diğer yenilenebilir enerji türlerinin fosil yakıt bazlı üretim ile birlikte yer almasıdır. Böylece, akıllı şebekeden yararlanılarak güç dağıtımı geliştirilebilir. Bu çalışmada, Adabtif Nöro-Bulanık Çıkarım Sistemine (ANFIS) dayanan yeni bir enerji yönetimi yöntemi önerilmiştir. Önerilen model için öncelikle talebi etkileyen faktörler belirlenir ve verilen modelin veri tabanı oluşturulur. Sistem, prototip bir şebekeye bağlı fotovoltaik sistemde uygulandı ve üretilen güç gün boyunca ölçüldü ve tasarruf edildi. Yöntemde müşteri talep gücü ve elektrik fiyatları da kullanılmış ve sunulan yöntemin geçerliliği test edilmiştir. Bir kış günü verileriyle birlikte bir yaz günü verileri alınmış ve sistemde belirli bir zamanda yüklerle tüketilmesine izin verilebilecek referans güç yüzdesi elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, doğruluk ve verimin, bu araştırma alanında kullanılan geleneksel yöntemlerle karşılaştırıldığında arttığını göstermektedir.

With the active use of demand-side management in energy markets, it is possible to reduce the load on the electricity network around the country and avoid the interruptions of the mains. On-demand sensitivity analysis ensures that electrical power systems operate properly. However, the regulations only on the demand side are not sufficient for a solution; the supply side needs to be developed to create a more sustainable and more harmonious energy supply demand balance with the environment. This is because the future solar and wind energy technologies and other renewable energy types take its place along with fossil fuel-based production. Thus, delivery of power can be improved by taking advantage of the smart grid. In this study, a new energy management method is proposed based on Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). For the proposed model, firstly the factors affecting the demand are determined and the database of the given model is established. The system has been implemented on a prototype grid-connected photovoltaic system and generated power was measured and saved throughout the day. Costumer demand power and electricity prices are also employed in the method and validity of the introduced method was tested. A summer day data, along with a winter day data, were taken and the percentage of reference power that can be allowed to consume by loads at a given time in the system was obtained. The obtained results show that the accuracy and the efficiency are improved compared to conventional methods that have been used in this research field.