Görüntüleme
12
İndirme
2
Modern dünyada enerji tüketiminin; dünya nüfusunun artması, bununla birlikte endüstriyel üretimin ivme kazanması ve teknolojinin gelişmesine bağlı olarak her geçen gün arttığı gözlemlenmektedir. Enerji üretim alanında etkin olarak faydalanılan konvansiyonel sistemlerin kaynağını oluşturan fosil yakıtların dünya üzerinde heterojen dağılımı ve rezervlerin öngörülen ömürlerinin azalması alternatif kaynak arayışına neden olmuştur. Bu arayış sonucunda artış gösteren tüketim profilinin dengelenmesinde, yenilenebilir enerji sistemlerinin şebekeye entegrasyonu konusunda önemli adımlar atılmakla birlikte akıllı şebeke (Smart Grid) konseptinin en etkin uygulamalarından olan talep tarafının yönetimi (demand side management) gibi yeni mekanizmaların da dikkate alınması zorunlu hale gelmiştir. Enerji üretimi ve tüketiminin dengelenmesi, şebekenin düzgün işletimi açısından büyük bir öneme sahiptir ve doğası gereği değişken güç üretim profiline sahip bu sistemlerin üretim alanındaki payının artışı literatüre özellikle enerji yönetim sistemleri ve enerji verimliliği minvalinde yeni çalışmaların eklenmesinin önünü açmaktadır. Bu çalışmada; akıllı bir evin kritik yükleriyle birlikte termostatı kontrol edilebilir esnek yüklerden oluşan tüketim profili dikkate alınmıştır. Güneş kollektörü ve elektrikli su ısıtıcısından yararlanılan akıllı ev modeli için enerji yönetim sistemi geliştirilmiştir. Klima ve elektrikli su ısıtıcısından talep edilen gücün kontrolünde, iç ortam ve kazan suyu sıcaklıklarının kullanıcı konfor kısıtları dikkate alınarak belirli değer aralıklarında tutulması sağlanmıştır. Özellikle talep cevabı (Demand Response) programı uygulanırken kullanıcının konfor sınırlarının aşılmamasına dikkat edilmesi çalışmanın en önemli özelliklerindendir. Geliştirilen model ile ilgili akıllı evin elektrik enerjisi tüketim maliyetinin minimize edilmesi amaç fonksiyonunu oluşturmuş ve elde edilen sonuçlar ile optimizasyon tabanlı yaklaşımın değerlendirilmesi detaylı olarak gerçekleştirilmiştir. Karmaşık tam sayılı lineer programlama yöntemi (Mixed Integer Linear Programming-MILP) ile geliştirilen matematiksel modelleme, Python 2.7 versiyonunun PuLP 1.6.8 açık kaynak kodlu kütüphanesi içinde CPLEX ticari optimizasyon çözücüsünden faydalanılarak benzetim çalışması gerçekleştirilmiştir.
In the modern world, the energy consumption is observed increasing every day, depending on the increase in the world’s population, however, the industrial production gains the momentum and the development of technology. The heterogeneous distribution of fossil fuels, which are the source of conventional systems that are effectively used in the field of energy production, and the reduction in the expected lifetime of the reserves have led to the search for alternative sources. In the balance of the increasing consumption profile as a result of this search, significant steps have been taken in the integration of renewable energy systems into the network, but it has become necessary to take into account new mechanisms, such as demand side management, which is one of the most effective applications of the smart grid concept. The balance of energy production and consumption is of great importance in terms of the proper operation of the network and the increase in the share in the production field of these systems with a variable power production profile by nature prevents the addition of new work in the literature, especially in the energy management systems and energy efficiency minval. This study has taken into account the consumption profile consisting of the thermostat-controllable flexible loads along with the critical loads of a smart home. Energy management system has been developed for the smart home model that uses the solar collector and electric water heater. In the control of the power required from the air conditioner and the electric water heater, the internal environment and the air conditioner temperatures are kept within certain value intervals, taking into account the user comfort limits. Specifically, when implementing the Demand Response program, the user’s comfort limits are not exceeded, it is one of the most important features of study. The purpose of minimizing the electricity consumption cost of the smart home related to the model developed and the results obtained and the evaluation of the approach based on optimization was done in detail. The mathematical modeling developed with the Mixed Integer Linear Programming (MILP) method is the PuLP 1.6 of Python 2.7. In the 8 open source library, comparison work was carried out using the CPLEX commercial optimization solution.
In the modern world, there is an increase in energy consumption associated with population growth, acceleration of industrial production and the development of technology. The heterogeneous distribution of fossil fuels, which constitute the source of conventional systems that are used effectively in the field of energy production, and the decrease of the predicted lifetimes of the reserves, have led to the search for alternative sources. To keep in the balance of the increasing consumption profile, important steps have been taken regarding the integration of renewable energy systems into the network, and new mechanisms such as the management of the demand side, which is one of the most effective applications of the smart grid concept, have become necessary. Equilibration energy production and consumption has great importance in terms of proper operation of the network and due to its nature, the increase in the share of renewable energy systems with variable power generation profile in the production field paves the way for adding new studies to the literature, especially in terms of energy management systems and energy efficiency. In this study; consumption profile consisting of flexible loads whose thermostat can be controlled together with critical loads of a smart home has been taken into consideration. The energy management system has been developed for the smart home model that uses the solar collector and the electric water heater(EWH). In controlling the power demand of the air conditioner (AC) and EWH, it was ensured that the indoor and boiler water temperatures were kept within certain value ranges by paying attention to the user comfort constraints. It is one of the most important features of the study to be careful not to exceed the comfort limits of the user while applying the Demand Response Program (DRP). The minimizing the cost of electricity consumption of the smart house is determined as the purpose function in the developed model and the results have been evaluated in detail with an optimization-based approach. The mathematical formulation obtained by the mixed-integer linear programming(MILP) method was simulated in the PuLP 1.6.8 open source library of the Python 2.7 version using the CPLEX commercial optimization solver.
Alan : Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
