Batarya enerji depolama sistemlerinin elektrik dağıtım sistemine etkisi ve sezgisel algoritmalar ile faz dengesizliğinin giderilmesi

Abstract

Elektrik üretiminde kullanılan kaynakların çoğu fosil yakıtlardan oluşmaktadır. Fosil yakıtların zamanla tükenecek olması ve çevreye verdikleri zararlardan dolayı ülkeler yenilenebilir enerji kaynaklarına yönelmişlerdir. Aynı şekilde ulaşımda da fosil yakıtlar yerine çevreye daha az zararlı olan elektrikli araçlar (EA) kullanılmaya başlanmıştır. EA'lar çevre için olumlu bir çözüm olsalarda elektrik sisteminde kullanımlarının artması bazı sorunlara neden olacaktır. Öncelikle EA'ların yaygınlaşmasıyla birlikte sistemdeki şarj istasyonu sayısı ve sistemin yüklenme oranı artacaktır. Yenilenebilir enerji kaynaklarının ve elektrikli araç şarj istasyonlarının sistemde artması elektrik güç kalitesi sorunlarına, güvenilirliğin azalmasına, kayıpların artmasına neden olacaktır. Bu olumsuzluklara yenilenebilir enerji kaynaklarının ve EA'ların düzensizliği neden olmaktadır. Ayrıca EA'ların tek fazlı olması ve üç faza eşit dağıtılamaması nedeniyle sistemde faz dengesizliği sorunları ortaya çıkacaktır. Yenilenebilir enerji kaynaklarının ve EA'ların sistemde yarattıkları sorunları önlemek için batarya enerji depolama sistemleri (BEDS) kullanılmaktadır. BEDS'ler sistemde frekans ve gerilim kontrolü, güç kalitesi ve güvenilirliği arttırma, puant yükü azaltma gibi konularda kullanılmaktadır. Ayrıca BEDS'ler ada çalışmaya geçiş için çok önemli bir rol oynarlar. BEDS'ler uygulama alanlarına göre elektriksel, kimyasal ve istatistiksel olarak modellenebilmektedirler. Elektrik mühendisleri için önemli olan BEDS'lerin elektriksel modelleridir. Birçok elektriksel model içinden kullanılacak uygulamaya uygun modelin seçilmesi gerekmektedir. Uygun model seçimi benzetim uygulamalarının daha kolaylaşmasını sağlamaktadır. Bu çalışmada BEDS'ler sistemde oluşabilecek faz dengesizliğini ve kayıpları azaltmak için kullanılmışlardır. Faz dengesizliği, fazların genliklerinin veya fazlar arasındaki açıların birbirinden farklı olmasından kaynaklanır. Sistemde faz dengesizliği arttığında makineler ve transformatörler zarar görebilir, güç elektroniği devrelerinin verimi azalır, nötr hattından akım aktığından kayıplar artar ve koruma cihazları yanlış devreye girebilirler. Dağıtım şirketleri bu gibi durumlar yüzünden faz dengesizliğini sınırlar içerisinde tutmak zorundadırlar. Faz dengesizliği, gerilim dengesizliği, akım dengesizliği ve güç dengesizliği olarak üç grupta incelenebilir. Gerilim dengesizliği, faz dengesizliği içinde en önemlisi olduğundan örnek sistem incelemeleri gerilim dengesizliği dikkate alınarak yapılmıştır. Gerilim dengesizliği standartlarda farklı şekilde tanımlanmaktadır. Bunlardan en çok kullanılanı Uluslararası Elektroteknik Komisyonu'nun (IEC) tanımladığı gerilim dengesizliğidir. Faz dengesizliğini azaltmak için üç fazlı yönetilebilir BEDS'ler yerine ayrık faz temelli yönetilebilir BEDS'ler faz dengesizliğini azaltmak için kullanılmışlardır. Her bir fazdaki BEDS ayrı ayrı yönetilerek, yükün az olduğu fazlarda şarj konumunda, yükün fazla olduğu fazlarda deşarj konumunda çalışarak faz dengesizliğini azaltabilmektedirler. Önerilen yöntemdeki çok amaçlı optimizasyon probleminin çözümünde GA ve PSO gibi sezgisel algoritmalar kullanılmıştır. Sistemde oluşan maksimum gerilim dengesizliğini ve sistemdeki aktif kayıpları azaltılması amaç fonksiyonu olarak belirlenmiştir. Çok amaçlı optimizasyon problemini kolay bir şekilde çözebilmek için optimizasyon ağırlıklı toplam yöntemiyle birlikte tek amaçlı optimizasyon problemine dönüştürülmüştür. Tek amaçlı optimizasyondaki ağırlıkların sonuçlara etkisi gözlemlenmiştir. Tezin ilk kısmında konuya giriş yapılmış ve literatür özetlenmiştir. İkinci bölümde batarya enerji depolama sistemlerinin farklı modelleri verilerek, uygulama alanları incelenmiştir. Daha sonraki bölümde ise çalışmanın ana konusu olan faz dengesizliği çeşitleri verilerek, sistemde oluşturabileceği etkiler belirtilerek faz dengesizliği önleme yöntemleri açıklanmıştır. Dördüncü ve beşinci bölümde kullanılacak yöntemler ve optimizasyon problemi genel hatlarıyla açıklanmış ve test sistemi üzerinde çeşitli durum incelemeleri için sonuçlar verilmiştir. Ayrıca genetik algoritma ve parçacık sürüsü optimizasyon yöntemleri detaylı bir şekilde anlatılmıştır. Son bölümde ise çalışma özetlenerek tezin sonuçlarıyla ilgili genel bir görüş verilmiştir.

Most of the resources used in electricity generation are fossil fuels. Fossil fuels pollute the environment and cause global warming. If global warming continues to increase like this, the world will become uninhabitable in time. Therefore, renewable energy sources have been widely used instead of fossil fuels. If renewable energy sources are used instead of fossil fuels, the carbon dioxide emission in the air will be considerably reduced. In addition, electric vehicles (EV), which are less harmful to the environment, have been used instead of fossil fuels in transportation. Although EVs are a positive solution for the environment, the increase in their use in electrical distribution system will cause some problems in distribution system. With the widespread use of EV, the number of electric vehicle charging stations will also increase in electrical distribution system. Customers always want a reliable, high quality and economical electrical energy. On the other hand, increase of renewable energy sources and electric vehicle charging stations in the system will cause electrical power quality problems, decreased reliability and increased losses. These problems are caused by the variability of renewable energy sources and EA's. In addition, due to EV's being single-phase and cannot be distributed equally to three phases, phase imbalance problems will arise in the system. Distribution companies should avoid these problems. Therefore, they need an effective solution for avoiding these kinds of problems. Battery energy storage systems (BESS) are used to prevent problems caused by renewable energy sources and electric vehicle charging stations in the system. BESS are used in the system for frequency and voltage control, increasing power quality and reliability, and reducing peak load. In addition, BESS play a very important role in transition to islanded work. BESS can be modeled electrically, chemically and statistically according to their application areas. Electrical models are essential for electrical engineers. Also electrical model should be selected according to the application. The selection of the appropriate model makes simulation easier. In this study, BESS are used to reduce the losses and phase unbalance that may occur in the distribution system. Phase unbalance in distribution systems is that the amplitudes of the phases or the angle between the phases differ from 1200. When phase unbalance increases in the system, machines and transformers can be damaged, power electronics circuit's efficiency decrease, losses increase because of currents that flows through the neutral line, and protection devices can be activated incorrectly. Distribution companies must keep within the limits of the phase unbalance because of problems like these. There are three types of phase unbalance which are voltage unbalance, current unbalance and power unbalance. Since the voltage unbalance is the most important of the phase unbalance, voltage unbalance is taken into consideration in this thesis. Voltage unbalance is defined differently in different standards. The most used voltage unbalance definition is defined by International Electrotechnical Commission (IEC). In this thesis, IEC's voltage unbalance definiton is used for optimization. Genetic algorith (GA) and particular swarm optimization (PSO) methods are used for multi-objective optimization. In this thesis, the first objective function is minimize the voltage unbalance and the other one ise minimize the system losses. For doing multi-objective optimization, weighted sum method can be used. In the weighted sum method, a single-objective optimization problem is created by combining the objective functions. When creating a single-objective function, each objective function has a weight based on its importance. Different results are found when weights change in single-objective optimization. Phase imbalance and losses are reduced by using load flows in optimizations. In simulations, operating condition of BESS are used as a variable. Moreover, it is observed that GA and PSO give the same results in most applications. The most important difference between them is that PSO finds the result more quickly. Although three phase BESS can be used to reduce phase unbalance, phase based manageable BESS will be more effective to reduce phase unbalance. By managing the BESS in each phase separately, they can reduce the phase unbalance by working in charging position in phases where the load is low, and in discharge position where the load is high. Simulations is performed assuming that 3-phase BESSs can be managed as single-phase. In this thesis, case studies can be divided into 3 groups. Since in the original system, the voltage imbalance is within the limits, the loads in case one are changed and an imbalance is created in the system. The second case is when all BESS owners leave their BESS under the control of distribution companies. In other words, the operating modes of all BESS used during optimization are used as variables. In second case, there are two applications. The first one is when three BESS are connected to the system and the second one is when four BESS are connected to the system. In these two cases, the total power of the BESS is adjusted to be approximately equal to each other. Moreover, the locations of BESS are determined according to their distance from the system feed. The last case study is when some BESS owners does not leave their BESS under the control of distribution companies. Due to the fact that, BESS owners think of their own interests. When these three case studies are compared, it is seen that losses and maximum phase imbalance in the system could be further reduced if all BESS participated in phase balancing. In addition to that in terms of preventing phase imbalance and reducing losses, having high-powered but few BESS is better for the system. In distribution system, BESS should be used with the battery management system (BMS) in order not to operate in a way that increase phase unbalance. If they are not properly managed, BESS can increase the phase unbalance even if it is used for different applications. Therefore, BMS should be designed carefully. In the first part of the thesis, the subject is introduced and the literature is summarized. In the second part, different models of BESS are given and their application areas are examined. In the next section, the phase unbalance types, which are the main subject of the study, are given and the methods of preventing phase unbalance are explained by indicating the effects that they can create in the system. In the fourth section, the methods and the optimization problem are explained in general. In addition, genetic algorithm and particle swarm optimization methods are explained in detail. In the next section, various case studies are explained in detail and the results are given with the help of tables and figures. In the last section, after the study is summarized, general opinion about the results of the are explained in detail. Lastly, the future works are summarized.