Paylaşımlı Elektrik Enerjisi Depolama Sisteminin Kullanımına Dayanan Bir Enerji Yönetimi Yaklaşımı

Abstract

Bu çalışmada, bir paylaşımlı elektrik enerjisi depolama sistemi kullanan ve aynı bölge içerisinde yer alan belli bir sayıdaki evsel tüketicinin toplam enerji maliyetini en aza indirebilmek ve bu evlerin bağlı olduğu dağıtım şebekesindeki pik yük talebini azaltabilmek amacıyla bir tahmin algoritmasına dayanan bir enerji yönetimi yaklaşımı önerilmektedir. Önerilen yöntem, farklı güçlerde fotovoltaik (PV) panellere sahip olan evlere ait elektrik üretimi ve tüketimi miktarlarını, bu değerlere ait farklı zaman ölçeklerindeki tahminleri ve bir gerçek zamanlı fiyatlama elektrik tarifesine ait değişken fiyatları dikkate alarak, evler tarafından üretilen elektrik enerjisinden en yüksek seviyede faydalanmayı hedeflemektedir. Bu amaçla, her bir eve ait üretim, öncelikle evin kendisinin tüketimini karşılamak amacıyla kullanılmaktadır. İhtiyaç fazlası üretimin mevcut olması durumunda ise üretilen enerji belirtilen değişkenler dikkate alınarak bölge içerisindeki diğer evlerin tüketimi için kullanılmakta, paylaşımlı depolama sisteminde depolanmakta veya şebekeye satılmaktadır. Önerilen yaklaşımına göre evler, şebekeye veya bölgedeki diğer evlere sağladıkları enerji miktarı oranında enerji kredileri kazanmaktadırlar ve bu kredilere karşılık gelecek miktarda enerjiyi paylaşımlı enerji depolama sisteminden, özellikle elektrik satın alma fiyatının yüksek olduğu zaman dilimlerinde kullanarak önemli bir maddi kazanç elde etmektedirler. Belirli bir sayıda evsel tüketiciye ait gerçek yük talebi ve PV güç üretimi verileri kullanılarak yapılan benzetim çalışmalarında, paylaşımlı enerji depolama sisteminin var olmadığı durumda elde edilen sonuçlar ile ve depolama sisteminin var olduğu ancak ilgili tahmin değerlerinin göz önüne alınmadığı durumda elde edilen sonuçlar ile karşılaştırmalar yapılmıştır. Belirtilen karşılaştırmalar, önerilen paylaşımlı enerji depolama sistemi ve tahmin algoritması kullanımına dayanan enerji yönetimi yaklaşımının son kullanıcı açısından enerji maliyetini azaltmakta ve dağıtım sistemi işletmecisi açısından pik yük talebini sınırlamakta etkili olduğunu göstermiştir.

In this study, an energy management approach based on a forecasting algorithm is proposed in order to minimize the total energy cost of a certain number of residential consumers using a shared electrical energy storage system and located in the same area, and to reduce the peak load demand in the distribution network to which these houses are connected. The proposed method aims to utilize the electricity produced by the houses at the highest level by taking into account the amounts of electricity production and consumption of houses with photovoltaic (PV) panels of different powers, forecasts of these values at different time scales and variable prices of a realtime pricing electricity tariff. For this purpose, the production of each house is used primarily to meet the consumption of the house itself. In case of surplus production, the produced energy is used for the consumption of other houses in the area, stored in the shared storage system or sold to the network by taking the mentioned variables into account. According to the proposed approach, houses earn energy credits in proportion to the amount of energy they provide to the grid or other houses in the area, and they obtain a significant financial gain by using the corresponding amount of energy from the shared energy storage system, especially in the periods of high electricity purchase price. In the simulation studies carried out by using real load demand and PV power production data for a certain number of residential consumers, the comparisons are performed with the results obtained in the absence of a shared energy storage system and the results obtained in case the storage system exists but the relevant forecast values are not taken into consideration. These comparisons have shown that the proposed energy management approach based on the use of shared energy storage system and forecasting algorithm is effective in reducing the energy cost for the end user and limiting the peak load demand for the distribution system operator.