AN OPTIMAL ENERGY MANAGEMENT SYSTEM FOR SUSTAINABLE CITY BASED ON RENEWABLE ENERGY SOURCES

Abstract

ABSTRACT

The present power generation system is confronted with difficulties such as reducing pollution, rising global energy consumption, high reliability requirements, energy cleanliness, and planning constraints. To achieve a sustainable and intelligent energy system, large and central generating stations are converted into small generating systems located close to residential buildings. Therefore, the design and installation of a micro grid lead to energy and cost savings. The micro grid consists of a number of loads, smart meters, communication system, traditional and alternative power generators, and storage systems. Energy management is necessary for the uninterrupted and reliable operation of a micro grid. Thus, energy management should be prioritized when developing multi-source system for economic and sustainable growth.

Optimum scheduling of power generators operation leads to proper utilization and optimization of available energy sources while maintaining a balance between supply and demand. Many programs and smart algorithms can be used to manage and control the production and consumption of energy generated in a micro grid in order to calculate operating costs, reduce harmful gas emissions, maximize the use of renewable energy, reduce the cost of energy storage, and respond quickly to high loads., reduce energy cost, and finally simulate the components of the micro grid while carefully considering the constraints.

This thesis aims to manage energy within the micro grid to supply residential loads effectively and cheaply. The first objective is to analyze six combinations of different energy sources to determine the best hybrid source in addition to improving the size and number of generation and storage units based on the cheapest total costs of the project. After that, obtaining the best energy source by comparing several economic and environmental factors help the decision-maker determine the best suitable combination for feeding a residential building to ensure optimal control of micro grids by considering reducing energy costs and reducing gas emissions as a main goal.

Three research stages were investigated to determine the best hybrid system in terms of cost and sustainability. The first stage is determining the best size and optimization of the proposed system; the goal of this section is to use multi criteria decision-making algorithms to select the optimal design of six energy systems for sustainable energy to supply some buildings located in Tripoli. In this part, the HOMER software results were used to select all of the criteria for decision-making analysis. At first, the study used Homer software to determine optimal energy systems that can meet load demand while minimizing net present cost and the cost of energy. The technical, economic, and environmental results are explored for the most suitable system companion. To select the best HRE system, two decision-making algorithms (Vikor and Topsis) were implemented. Following that, in comparison to the other HRES, the final scores proved that PV /WT/Batt/Diesel generators are the best micro grid component for supplying the building. This proves that significant investment in hybrid PV/WT/Batt/Diesel generator systems will give the Libyan residential sector an excellent chance of achieving sustainable power. The second part of this study is a control strategy including "ON/OFF" operation of the available energy sources, including photovoltaic system PV- diesel generator, wind system, and energy storage banks using a Genetic algorithm. Then the output results from the algorithm are used as input data to machine learning models; in this phase, three algorithms were used to predict load and supply dispatch for the next 720 hours. The final part of the study compares the results obtained from the classification algorithms. The tables below show the high performance of the Decision Tree and Random Forest algorithms, where the accuracy reached 100% and 99%, respectively, in addition to the KNN algorithm, which was the worst with an accuracy of 90%.

ÖZET

Mevcut enerji üretim sistemi, kirliliğin azaltılması, artan küresel enerji tüketimi, yüksek güvenilirlik gereksinimleri, enerji temizliği ve planlama kısıtlamaları gibi zorluklarla karşı karşıya bulunmaktadır. Daha sürdürülebilir ve akıllı bir elektrik enerjisi sistemine geçmek için, merkezi üretim tesisleri daha küçük ve dağıtık üretim sistemlerine evrilmektedir. Sonuç olarak, bir grup yük ve farklı tipte yenilenebilir enerji kaynağı ve batarya grubundan oluşabilen dağıtık enerji kaynaklarının bir araya geldiği mikro şebeke uygulamaları olarak kabul edilen sistemler ortaya çıkmaktadır. Bir dizi dağıtık enerji kaynağının olduğu sistemlerde enerji yönetimi, mikro şebeke sisteminin güvenilir bir şekilde çalışması için gereklidir. Sonuç olarak enerji yönetimi, ekonomik ve sürdürülebilir kalkınma için mikro şebeke operasyonunun kritik bir bileşenidir.

Enerji üretim operasyonunun optimum zamanlaması ile arz ve talep arasında bir denge korurken mevcut enerji kaynaklarının uygun şekilde kullanılmasına ve optimizasyonuna da imkân sağlanmaktadır. Mikro ölçekli enerji üretim tesislerinde optimum çalışma noktasını bulmak belli durumlarda mikro şebekede mevcut olan enerjinin daha verimsiz kullanımına yol açabilir. Bu problemi çözmek için ele alınan çeşitli enerji yönetimi modelleri; mikro şebeke değişkenleri ve şebeke tasarımı ile hücresel enerji üretim sistemlerinin işletme maliyetlerinin, geleneksel üretim kaynağı emisyon maliyetlerinin, yenilenebilir enerji kaynaklarının maksimum kullanımının, batarya bozulma maliyetinin, talep yanıt teşviklerinin ve yük maliyetinin nesnel fonksiyonlarını içermektedir.

Bu tez, konutların enerji ihtiyaçlarını etkili ve ucuz bir şekilde karşılamak için mikro şebekedeki enerjiyi yönetmeyi amaçlamaktadır. İlk amaç, farklı enerji kaynaklarının altı kombinasyonunu en iyi hibrid enerji kaynak grubunu belirlemek için karşılaştırarak analiz etmek ve ek olarak projenin en ucuz toplam maliyete göre üretim ve depolama birimlerinin boyutunu ve sayısını iyileştirmeyi sağlamaktır. Ardından, bir konutun enerji maliyetlerini azaltma ve ana hedef olarak emisyonu düşürme önceliğiyle ve en iyi enerji kaynağını elde etmek için çeşitli ekonomik ve çevresel faktörleri karşılaştırarak mikro şebekenin optimal yönetimini sağlayacak alternatifi belirlemesi sağlanmıştır. Maliyet ve sürdürülebilirlik açısından en iyi hibrit sistemi belirlemek için üç araştırma aşaması yürütülmüştür. İlk aşama, önerilen sistemin en iyi boyutunu ve optimizasyonunu belirlemektir. Bu aşamada, Trablus'ta bulunan bazı binaları sürdürülebilir enerji ile beslemek için altı farklı enerji sisteminin optimal tasarımını seçecek çok kriterli karar verme algoritmaları kullanılmıştır. Bu kısımda, HOMER yazılım sonuçları, karar verme analizi için tüm kriterleri seçmek için kullanılmıştır. Çalışmada, mevcut maliyeti ve enerji maliyetini en aza indirirken yük talebini karşılayabilen optimal enerji sistemlerini belirlemek için teknik, ekonomik ve çevresel faktörler en uygun sistem tasarımını hedefleme algoritmasına göre çalıştırılmıştır. En iyi hibrit enerji sistemini seçmek için iki karar verme algoritması (Vikor ve Topsis) uygulanmıştır. Bunu takiben, diğer hibrit enerji sistemlere kıyasla, son değerler, FV/Rüzgâr/Batarya/dizel jeneratör tasarımının binayı beslemek için en iyi mikro sistem bileşeni olduğu kanıtlanmıştır. Bu sonuç, hibrid FV/Rüzgâr/Batarya/dizel jeneratör kapsayan sistemlerine yapılacak yatırımın Libya konut sektöründe sürdürülebilir enerji üretim tasarımı fırsatı sunulabileceği göstermektedir.

Çalışmanın ikinci kısmı, dizel jeneratör, güneş fotovoltaik -rüzgar türbini ve batarya Mevcut enerji üretim sistemi, kirliliğin azaltılması, artan küresel enerji tüketimi, yüksek güvenilirlik gereksinimleri, enerji temizliği ve planlama kısıtlamaları gibi zorluklarla karşı karşıya bulunmaktadır. Daha sürdürülebilir ve akıllı bir elektrik enerjisi sistemine geçmek için, merkezi üretim tesisleri daha küçük ve dağıtık üretim sistemlerine evrilmektedir. Sonuç olarak, bir grup yük ve farklı tipte yenilenebilir enerji kaynağı ve batarya grubundan oluşabilen dağıtık enerji kaynaklarının bir araya geldiği mikro şebeke uygulamaları olarak kabul edilen sistemler ortaya çıkmaktadır. Bir dizi dağıtık enerji kaynağının olduğu sistemlerde enerji yönetimi, mikro şebeke sisteminin güvenilir bir şekilde çalışması için gereklidir. Sonuç olarak enerji yönetimi, ekonomik ve sürdürülebilir kalkınma için mikro şebeke operasyonunun kritik bir bileşenidir.

Enerji üretim operasyonunun optimum zamanlaması ile arz ve talep arasında bir denge korurken mevcut enerji kaynaklarının uygun şekilde kullanılmasına ve optimizasyonuna da imkân sağlanmaktadır. Mikro ölçekli enerji üretim tesislerinde optimum çalışma noktasını bulmak belli durumlarda mikro şebekede mevcut olan enerjinin daha verimsiz kullanımına yol açabilir. Bu problemi çözmek için ele alınan çeşitli enerji yönetimi modelleri; mikro şebeke değişkenleri ve şebeke tasarımı ile hücresel enerji üretim sistemlerinin işletme maliyetlerinin, geleneksel üretim kaynağı emisyon maliyetlerinin, yenilenebilir enerji kaynaklarının maksimum kullanımının, batarya bozulma maliyetinin, talep yanıt teşviklerinin ve yük maliyetinin nesnel fonksiyonlarını içermektedir.

Bu tez, konutların enerji ihtiyaçlarını etkili ve ucuz bir şekilde karşılamak için mikro şebekedeki enerjiyi yönetmeyi amaçlamaktadır. İlk amaç, farklı enerji kaynaklarının altı kombinasyonunu en iyi hibrid enerji kaynak grubunu belirlemek için karşılaştırarak analiz etmek ve ek olarak projenin en ucuz toplam maliyete göre üretim ve depolama birimlerinin boyutunu ve sayısını iyileştirmeyi sağlamaktır. Ardından, bir konutun enerji maliyetlerini azaltma ve ana hedef olarak emisyonu düşürme önceliğiyle ve en iyi enerji kaynağını elde etmek için çeşitli ekonomik ve çevresel faktörleri karşılaştırarak mikro şebekenin optimal yönetimini sağlayacak alternatifi belirlemesi sağlanmıştır. Maliyet ve sürdürülebilirlik açısından en iyi hibrit sistemi belirlemek için üç araştırma aşaması yürütülmüştür. İlk aşama, önerilen sistemin en iyi boyutunu ve optimizasyonunu belirlemektir. Bu aşamada, Trablus'ta bulunan bazı binaları sürdürülebilir enerji ile beslemek için altı farklı enerji sisteminin optimal tasarımını seçecek çok kriterli karar verme algoritmaları kullanılmıştır. Bu kısımda, HOMER yazılım sonuçları, karar verme analizi için tüm kriterleri seçmek için kullanılmıştır. Çalışmada, mevcut maliyeti ve enerji maliyetini en aza indirirken yük talebini karşılayabilen optimal enerji sistemlerini belirlemek için teknik, ekonomik ve çevresel faktörler en uygun sistem tasarımını hedefleme algoritmasına göre çalıştırılmıştır. En iyi hibrit enerji sistemini seçmek için iki karar verme algoritması (Vikor ve Topsis) uygulanmıştır. Bunu takiben, diğer hibrit enerji sistemlere kıyasla, son değerler, FV/Rüzgâr/Batarya/dizel jeneratör tasarımının binayı beslemek için en iyi mikro sistem bileşeni olduğu kanıtlanmıştır. Bu sonuç, hibrid FV/Rüzgâr/Batarya/dizel jeneratör kapsayan sistemlerine yapılacak yatırımın Libya konut sektöründe sürdürülebilir enerji üretim tasarımı fırsatı sunulabileceği göstermektedir.

Çalışmanın ikinci kısmı, dizel jeneratör, güneş fotovoltaik -rüzgar türbini ve batarya dahil olmak üzere mevcut enerji kaynaklarının Genetik algoritma kullanarak "AÇIK/KAPALI" çalışmasını içeren bir kontrol stratejisini açıklamaktadır. Daha sonra algoritmanın çıktı sonuçları, makine öğrenimi modellerinde girdi verileri olarak kullanılarak, önümüzdeki 720 saat boyunca arz talep dağılımı üç farklı algoritma kullanılarak tahmin edilmiştir. Çalışmanın son bölümünde ise, en iyi performansı gösteren algoritmayı belirlemek için makine öğrenme tekniklerinin, yani Rastgele Orman (RF), Karar Ağacı (DT) ve K-En Yakın Komşuların (KNN) sonuçlarını karşılaştırılmaktadır. Sonuçlar, DT tekniğinin sınıflandırma uygulamasında %100 doğrulukla en iyi performansa sahip olduğunu göstermiştir. Ayrıca, RF yaklaşımının %99'e varan doğrulukla kabul edilebilir sonuçlar verdiğini ve KNN algoritmasının %90'lik bir değerle doğruluk açısından en kötüsü olduğunu göstermektedir.