Şebekeye bağlı hibrit yenilenebilir enerji sistemlerinin tasarımı ve optimizasyonu üzerine bir model önerisi ve uygulaması

Abstract

Artan çevresel baskılar sebebiyle hibrit yenilenebilir enerji sistemlerinin (HRES) kullanımının küresel ölçekte artması beklenmektedir. Dolayısıyla mevcut yenilenebilir enerji kaynaklarını verimli ve ekonomik bir şekilde kullanırken çevreye etkilerin azaltılmasını hedefleyen modellere ihtiyaç olacaktır. Bu amaçla, ilk olarak hibrit yenilenebilir enerji sistemlerinin (HRES) optimum boyutlandırma problemi ile ilgili literatür kapsamlı olarak araştırılmış ve bu problem çeşitli yönlerine göre sınıflandırılmıştır. Elde edilen bulgular ile güncel eğilimlerin altı çizilerek enerji ve çevre alanındaki araştırmacılar, yöneticiler ve karar vericiler için kapsamlı ve zengin bir içerik sunulmuştur ve yeni çalışmalara kaynak oluşturulması amaçlanmıştır. Literatür incelemesi sonucunda, şebekeye bağlı HRES’lerin (GC-HRES) çok amaçlı optimizasyonu konusunda araştırma yapılmasına ihtiyaç duyulduğu belirlenmiştir. Bu tez çalışması, enerji depolama sistemi olmayan şebekeye bağlı HRES’lerin (GC-HRES-WS) optimum boyutlandırılması alanında ekonomik ve çevresel kriterleri göz önüne bulunduran ve literatürde nadiren entegre bir şekilde kullanılan kısıtları bütünsel olarak birleştiren genelleştirilmiş bir ağırlıklı çok amaçlı karma tam sayılı doğrusal programlama (WMO-MILP) modeli önererek ilgili literatürün gelişimine katkı sağlamaktadır. Çok amaçlı model, toplam maliyetin net bugünkü değerinin minimizasyonu ve yıllık CO2 emisyonunun minimizasyonu olarak belirlenen amaç fonksiyonlarına atanan ve karar vericinin maliyet temelli, çevre temelli veya kısmen maliyet ve çevre temelli önceliklerini temsil eden ağırlıklar sayesinde maliyet ve CO2 emisyonu arasındaki ödünleşimi değerlendirmektedir. Önerilen modelde, meteorolojik verilerin ve elektrik talebinin stokastik doğasını ele almak için Monte Carlo simülasyonu yaklaşımı ile optimizasyon süreci birleştirilmiştir. Modelin değerini ve uygulanabilirliğini göstermek için çeşitli duyarlılık analizleri ile birlikte bir vaka analizi üzerinde çalışılmıştır. Elektrik üretiminde yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımının ve dolayısıyla CO2 emisyonun azaltılmasının teşvik edilmesi tezin uygulamaya katkılarıdır.

It is expected to increase the use of hybrid renewable energy systems (HRES) in the world due to the growing environmental concerns about emissions resulting from fossil fuels. Therefore, it is necessary to develop models to use the existing renewable energy sources efficiently and economically while reducing the negative environmental effects. In this thesis, at first, an extensive literature review study has been conducted on HRES optimum sizing problem and the problem has been classified according to its various aspects. Using the findings, the current trends have been underlined and an extensive content has been presented for researchers, managers, and decision-makers in the field of energy and environment. Besides, it is aimed to provide a basis by in-depth analyzing the issue of the HRES optimal sizing problem for new studies. As a result of a detailed literature review, it is found that there is a need for studying the multi-objective optimization of grid-connected HRES (GC-HRES). This thesis contributes to relatively less studied area of the literature by proposing a generalized weighted multi-objective mixed-integer linear programming (WMO-MILP) model considering economic and environmental issues for the optimal sizing of the GC-HRES without storage (GC-HRES-WS). The WMOMILP model holistically combines the constraints which are rarely considered in an integrated way in the literature. In the multi-objective model, minimization of the net present value of total cost and minimization of annual CO2 emission are the objective functions. The proposed WMO-MILP model is capable of evaluating the trade-off between economic and environmental objectives by allocating them various weights resembling the decision maker’s cost-based, environmental-based, or partially cost- and environmental-based priorities. In the model, the Monte Carlo simulation approach has been combined with the optimization process to take into account the stochastic nature of meteorological data and electricity demand. Finally, a case study with various sensitivity analyses has been analyzed to show the value and applicability of the model. Encouraging the use of renewable energy sources in electricity generation and, thus reducing CO2 emissions are the practical contributions of this thesis.