Görüntüleme
1
İndirme
2
Dünyada nüfusun artması ile birlikte enerji ihtiyacında gerçekleşen büyük artış fosil kaynakların hızlı bir şekilde tükenmesine neden olmaktadır. Fosil yakıtlara olan bağımlılıktan kurtulmak ve sera gazı emisyonlarını azaltmak için ülkeler düşük karbon stratejisi uygulamaktadır. Gelişmiş ülkelerin elektrikli araçlar (EV) teknolojisine yaptığı yatırımlar göz önüne alındığında artan EV şarj gücünün elektrik şebekesine olumsuz şekilde yansıyacağı öngörülmektedir. Bunun yanında, EV şarj gücünü avantaja çevirmek adına EV bataryalarında depolanan enerjinin şebekeye aktarılabildiği, araçtan şebekeye (Vehicle to Grid-V2G) kavramı önem kazanmaktadır. Puant zamanlarda, V2G şarj istasyonları şebekede dağıtık üretim kaynağı olarak değerlendirilebilmektedir. V2G şarj istasyonlarının şebekeye katkısının optimum şekilde olabilmesi için konumu ve kapasitesi önemlidir. Bu çalışmada, V2G şarj istasyonlarının puant zamanlarda şebekeye enerji aktarımı yapması amacıyla en uygun konum ve kapasitede yerleşimi sağlanmaktadır. Hat kayıplarının minimize edilmesi, hedef fonksiyon olarak tanımlanmıştır. V2G şarj istasyonlarının optimum yerleşimi için Gri Kurt Optimizasyon Algoritması (GWO) kullanılmış ve sonuçlar Sinüs Kosinüs Algoritması (SCA) ve Şempanze Optimizasyon Algoritması (COA) ile karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Algoritmalar 34-baralı ve 85-baralı test sistemleri için çalıştırılmıştır. Her iki test sisteminde de en başarılı sonuçları veren algoritma GWO olmuştur.
As the world’s population increases, the great increase in energy demand causes the rapid extinction of fossil resources. The countries are implementing low-carbon strategies to get rid of fossil fuels and reduce greenhouse gas emissions. Given the advanced countries’ investments in electric vehicles (EV) technology, the increased EV charging power is expected to negatively reflect on the electric network. In addition, the concept of EV charging power to the advantage, where the energy stored in the EV batteries can be transferred to the network, from the vehicle to the network (Vehicle to Grid-V2G) becomes important. At point times, V2G charging stations can be considered as a distribution source of production on the network. The location and capacity of the V2G charging stations are important for the optimum contribution to the network. In this study, V2G charging stations are placed in the best location and capacity in order to transfer energy to the network in point times. Minimizing line losses is defined as the target function. For the optimal location of V2G charging stations, the Grey Wolf Optimization Algorithm (GWO) was used and the results were presented comparatively to the Sinus Kosinus Algorithm (SCA) and the Shampanze Optimization Algorithm (COA). The algorithms are run for 34-bar and 85-bar test systems. The most successful algorithm in both test systems was GWO.
The large increase in energy requirement with the increase in population in the world leads to a rapid depletion of fossil resources. To get rid of dependence on fossil fuels and to reduce greenhouse gas emissions, countries are implementing a low-carbon strategy. It is expected that increased electric vehicles (EV) charging power will negatively affect the electricity when investments of developed countries in EV technology are considered. In addition, the concept of Vehicle to Grid (V2G), in which the stored energy in EV batteries can be transferred to the grid in order to turn EV charging power to an advantage, comes into prominence. V2G charging stations can be utilized as a distributed generation source in the network. The location and the capacity of V2G charging are important for optimum contribution to the grid. In this study, the placement of V2G charging stations in the optimal location and capacity is provided to transfer energy to the network at peak times. Minimizing of line losses is defined as the objective function. The Grey Wolf Optimization Algorithm (GWO) is used for optimal placement of V2G charging stations. The results were presented in comparison with the Sin Cos Algorithm (SCA) and the Chimpanzee Optimization Algorithm (COA). The algorithms were run for 34-bus and 85-bus test systems. GWO algorithm has achieved the best result for both test systems.
Alan : Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik
Dergi Türü : Ulusal
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
