Endüstriyel mikro şebekelerde dinamik enerji yönetim modeli önerisi ve örnek uygulama

Abstract

Enerji Yönetimi, dağıtık enerjinin bireysel, toplumsal ve küresel boyutlarda giderek kritik bir uygulama haline gelmesiyle önem kazanmıştır. Sistem yaklaşımı ve optimizasyon bakış açısı gerektiren bu alanda endüstri mühendisliğinin önemi de giderek artmaktadır. Dünya genelinde, toplam elektrik tüketiminde payı oldukça büyük olan sanayi sektöründe enerji yönetimi, diğer tüketici grupları arasında öne çıkmaktadır. Sanayi sektörünün enerji tüketimi diğer nihai tüketici ya da sektörlere göre birim tüketici başına oldukça yüksek olmakla birlikte, bu sektörde güç arzı kesintisizliği daha kritiktir. Endüstriyel enerji tüketicileri arasında, küçük ölçekli, bağımsız yapılarıyla ve karbon salımını önleme amacıyla mikro şebekeler yaygınlaşmaktadır. Öte yandan, gerek yük talebinin gerekse yenilenebilir güç kaynaklarının stokastik yapısı, küçük ölçekli enerji üretim sistemlerinde enerji arz-talep dengesinin kurulmasını daha zor hale getirmektedir. Organize sanayi bölgeleri gibi bir araya gelmiş sanayi kuruluşlarıyla oluşan endüstriyel mikro şebekeler, tüketicinin karakteri ve talebin biçimi dolayısıyla daha etkin bir enerji yönetimi gerektirirler. Çalışmamızda bir organize sanayi bölgesinden oluşan endüstriyel bir mikro şebekenin enerji yönetimi için, bütünsel bir karar destek sistemi önermek amaçlanmıştır. Bu amaç altında, eş zamanlı olarak saatlik enerji üretimi ve tüketimi çizelgelenmiştir. İkisi de belirsizlik barındıran güç üretimi ve yük tüketiminin eş zamanlı olarak çizelgelenmesi, çalışmamızın ilk özgün örneklerden biri olmasını sağlamaktadır. Ayrıca, organize sanayi bölgelerinde yer alan veri merkezlerinin ayrı bir başlık olarak dikkate alınmış olup, endüstriyel enerji tüketicilerine ve enerji yönetimine etkilerinin araştırılması da, ülkemizdeki bilimsel araştırmalar açısından çalışmamızın fark yaratıcı yönlerinden biridir. Önerdiğimiz endüstriyel mikro şebeke sisteminin üretim tarafı yenilenebilir kaynaklar olan fotovoltaik sistem ve rüzgâr enerjisi sisteminin yanında, dizel jeneratör ve çift yönlü ana şebeke bağlantısından oluşmaktadır. Yenilenebilir kaynaklara ek olarak sisteme dahil edilen bu enerji kaynakları sayesinde, eş zamanlı güç ve yük çizelgelemesi yapmak mümkün olacak ve güç arzı eğrilerinin kararlılığına katkı sağlanacaktır. Çalışmamızda ele alınan enerji yönetimi probleminin ve buna sunulan çözüm önerisinin şekillenmesine, çalışmanın başından beri süregelen kaynakça taraması ve bu doğrultuda hazırlanan kaynakça tarama makalesinde Öz Düzenleyici Haritalar yöntemi ile yapılan kümeleme uygulamasının sonuçları ışık tutmuştur. Önerilen karar destek sistemi ile bütünsel bir enerji yönetimi ortaya konmaktadır. Öncelikle endüstriyel mikro şebeke sisteminin deterministik ve stokastik değişken ve parametreleri belirlenmiştir. Stokastik parametreler için veri temini ve tahmininin nasıl yapılacağı belirtilmiştir. Mikro şebekelerde enerji yönetiminden bağımsız ele alınamayacak olan yük talebinin tahmini için yöntemler önerilmiş; çalışmanın sunduğu karar destek sistemine, talep tahmini opsiyonel bir aşama olarak eklenmiştir. Sonrasında, eş zamanlı enerji üretim-tüketim çizelgelemesi için çalışmamızın temel unsurlarından olan bir optimizasyon modeli önerilmiştir. Kısıtlar altında bir Dinamik Programlama modeli kurulmuş; ancak, problemin özellikleri gereği karışık tam sayılı değişkenlerle tamamlanmıştır. Enerji üretim-tüketim çizelgelemesi için, orijinal bir yük kaydırma yaklaşımı uygulanarak, tüketici talebi altı saatlik toplamları sabit kalacak şekilde günün bu altı saatlik çeyrekleri içinde kaydırılmıştır. Bu şekilde hem üretim hem tüketim taraflarına esneklik tanınarak ve tüketici konforunu mümkün olduğunca az etkileyerek çizelgeleme seçenekleri sağlanmıştır. Önerilen çizelgeleme modelinin dinamik ve kompleks bir ortamda karşılaşılması oldukça muhtemel olan kısa ve uzun vadeli değişikliklere karşı uyarlanabilir olması adına ise, özgün bir senaryo analizi yaklaşımı ortaya konmuştur. Senaryo analizi aşaması, Sistem Dinamiği yaklaşımı ile endüstriyel mikro şebeke sisteminin stok ve akış değişkenlerinin belirlenmesi, bu değişkenler arasındaki etkileşimlerin uzmanlara danışıldığı bir anket çalışması, sonrasında gerekli hesaplamalar için entropi ağırlıklarının bulunması ve buna bağlı üretilen formülasyon ile devam etmektedir. Önerilen enerji yönetimi paketinin örnek bir uygulaması Gebze Organize Sanayi Bölgesi'nde gerçekleştirilmiştir. Uygulama kapsamında, öncelikle veri merkezi hariç seksen altı tüketim biriminden oluşan organize sanayi bölgesinin geçmiş dokuz yıllık saatlik elektrik tüketim verileri kullanılarak ARIMA ve Yapay Sinir Ağları yöntemleri ile saatlik talep tahmini yapılmıştır. Bu tahmin sonuçları MAPE ve R2 ölçütlerine göre karşılaştırılmıştır. Diğer stokastik veriler olan güneş ışınımı, ortam sıcaklığı ve rüzgâr hızı ise meteorolojiden temin edilmiştir. Ardından, ele alınan tüketici grubunun son yıllardaki ortalama talebi göz önüne alınarak mikro şebekenin üretim tarafının gerekli kurulu gücüne karar verilmiş ve bu doğrultuda güç üreticilerinin parametreleri belirlenmiştir. Tüm veri ve parametrelerin temininden sonra, enerji üretim-tüketim çizelgeleme modeli Gebze Organize Sanayi Bölgesi için düzenlenip, GAMS programında kodlanmıştır. Öncelikle, talebin yüksek olduğu gün içi saatlere dair dört farklı mevsimden farklı çeyrekler için uygulamalar yapılmıştır. Bunlardan alınan sonuçlara göre bazı model parametreleri güncellenmiştir. Bir sonraki aşamada, model talebe olan duyarlılığı bakımından da gözden geçirilmiştir. Bunun için veri merkezinin enerji yönetimine etkileri, talep kısıdı parametrelerinin duyarlılık analizi ve talep tahmininin çizelgeleme sonuçlarına etkisi incelenmiştir. Daha sonra, önerilen dinamik çizelgeleme modeli güç üreticilerinin meteorolojik verilere bağlı kapasitelerinin düşük olduğu uç durumlar için de test edilmiştir. Yapılan tüm uygulamaların sonucunda önerilen modelin geçerliliğinden emin olunmuştur. Uygulama sonuçları, enerji maliyeti ve karbondioksit salımı bakımından talebin tamamen ana şebekeden karşılandığı durumla karşılaştırılarak yorumlanmıştır. Karşılaştırma sonuçlarına göre önerilen modelin zayıf kalan yönlerinin geliştirilmesi için önerilerde bulunulmuş ve örnek model çözümleriyle bu önerilerin işlerliği gösterilmiştir. Mevcut durum için optimum üretim-tüketim çizelgesi üreten modelin uygulaması tamamlandıktan sonra, bu modelin farklı senaryolara uyarlanabilmesi için önerilen yaklaşımın iki gelecek senaryosu örneği üzerinde uygulaması yapılmıştır. Bunun için önce uzmanlara uygulanan anketin sonuçları iki ayrı şekilde değerlendirilerek entropi ağırlıkları ve değişkenler arası etki değerleri hesaplanmıştır. Önerilen formülasyon, bu değerler kullanılarak iki örnek için de düzenlenmiş ve nihai skorlar elde edilmiştir. Bu skorların çizelgeleme modelinin ilgili senaryolara uyarlanmasında nasıl kullanılacağı açıklanmıştır. Çalışmada sunulan bütünsel çözüm yaklaşımı ve uygulaması sonucunda, sistemin kurulu gücü toplam enerji talebine göre güncel tutulduğu sürece, önerilen çizelgeleme modeli ile optimum güç ve yük çizelgelemesi yapmanın mümkün olacağı anlaşılmıştır. Dinamik model, her saatteki ihtiyaç ve potansiyellere göre, optimizasyon amacını da dikkate alarak üretim-tüketim dağıtımını gerçekleştirmektedir. Önerilen model çevresel anlamda büyük fayda sağlamaktadır. Ancak, modelin farklı uygulamalardaki davranışları incelendiğinde, maliyet enküçükleme amacının belirli bir noktadan sonra karbondioksit salımı kısıdı ile çeliştiği görülmüştür. Bunun asıl nedeni, dizel jeneratörün yakıt tüketimi ve buna bağlı olarak maliyet ve karbondioksit salımı fonksiyonlarının parçalı yapıda olmasıdır. Buna karşı, yenilenebilir enerji üreticilerinin kapasitelerinin arttırılarak karbondioksit salımı kısıdının modelden çıkarılması önerilmiştir. Çalışmamızda önerilen endüstriyel mikro şebeke yapısı ve çözüm yaklaşımı ile, hem mevcut durumda optimum çözümler ortaya koyan hem de gelecekteki olası değişimleri dikkate alarak bunlara karşı da önlemler sunan, böylece geleceğe dönük politikalar üretmeyi de mümkün kılan bir enerji yönetimi sistemi hazırlanmış ve işlerliği gösterilmiştir. Önerilen sistemin büyük miktardaki endüstriyel enerji talebi karşısında geçerliliğinin gösterilmesinin, hem yenilenebilir enerji kaynaklarına duyulan güveni arttıracağı hem de ülkemizde mikro şebekelerin ve bununla birlikte dağıtık enerji üretiminin yaygınlaşmasına katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Veri merkezlerinin organize sanayi bölgeleri içinde yer almasının teşvik edilmesinin, maliyetleri ayrı ayrı işletilecekleri durumdan daha fazla arttırıp enerji yönetimini güçleştirerek hem organize sanayi bölgelerindeki farklı karakterli elektrik tüketicilerini hem de veri merkezlerini nasıl olumsuz etkilediği de gösterilmiştir. Ele alınan problemin mevcut durum içindeki dinamik yapısı ve gelecekte karşı karşıya olacağı dinamik çevre ile, önerilen çözüm paketi sayesinde başa çıkılabileceği ortaya konmuştur.

Energy Management has gained importance as distributed energy has become an increasingly critical application in individual, social and global dimensions. With the developing digital consumption habits, the demand for energy grows and develops both quantitatively and qualitatively. The complexity of the issues caused by using an energy portfolio requires energy management with a system approach and optimization perspective. Therefore, the importance of the industrial engineering is gradually increasing in the energy industry. The manufacturing and commerce group stands out among the energy consumer groups with a large share in total electricity consumption. The fact that the energy consumption per unit consumer is quite high in manufacturing compared to other end users comes from the uninterrupted power supply need being critical to the industrial users. A prominent type of consumer among industrial energy consumers is microgrids due to their small-scale and independent structure added to the merit of supporting mitigation of greenhouse emissions. Microgrids fed by renewable energy sources made distributed energy use possible, hence, satisfies strategies against global warming. Yet, the stochastic nature of both load demand and renewable power sources makes it difficult to balance the energy supply and demand in small-scale energy systems. Industrial microgrids are generally found a good solution by the industrial establishments as industrial zones, which heavily require an efficient energy management system due to non-homogenous consumption character. In our study, it is aimed to propose a holistic decision support system for energy management of an industrial microgrid providing power for an industrial zone. To facilitate the management, hourly energy generation and consumption of the industrial microgrid are scheduled simultaneously. Our study is expected to be one of the first original examples of the simultaneous scheduling of the power generation and load consumption. An important contribution of this study is to analyze the impact of data centers located in industrial zones on industrial energy consumption and energy management. The power generation side of the proposed industrial microgrid system consists of a diesel generator and bidirectional main grid connection, in addition to a photovoltaic system and wind turbines. This structure allows scheduling the power and the load simultaneously and contributes to the stability of the power supply and shaving up the demand leaps. Continuous survey through the research process and the clustering application using the Self-Organizing Maps method in the literature review article enlightened our path for developing the proposed solution. This knowledge not only led to the choice of power generation alternatives but also helped to create the objective function and constraints of the energy generation-consumption scheduling model. To present a holistic energy management system with the proposed decision support system, deterministic and stochastic variables and parameters of the industrial microgrid system were determined as the first step. Moreover, the way to detect or forecast data for the stochastic parameters was clarified. Forecasting methods were proposed for predicting the load demand as a part of the energy management system. Since all the solar data and wind strength were received from the local meteorological stations, demand forecasting was kept as an optional step in the decision support system. As the second stage, an optimization model was proposed in order to realize the simultaneous energy generation-consumption scheduling. This model includes a Dynamic Programming model constructed under constraints and the mixed integer variables to define the mathematical functions. The recursive function of the dynamic model was built to minimize the total energy cost. The constraints were composed of the demand constraint, the power-load balance constraint, the technical constraints of power generators and sources, the carbon dioxide emission standards, the constraint about consumer comfort, and the sign restrictions of the decision variables. The generation-consumption schedules withheld the load-shifting approach and the consumer demands shifted within six-hour quarters of a day where the six-hour totals remain constant. This way flexibility is given to both generation and consumption sides and satisfying the consumer comfort as much as possible. The proposed scheduling model can be easily adapted to short/long-term changes that are highly likely to be encountered in a dynamic and complex environment. An original scenario analysis was run on the above state. More scenarios were developed by using the System Dynamics approach, where the stock and flow variables of the industrial microgrid system were designed. Using the causality map structured, a survey was conducted by consulting experts from several scientific areas and the energy sector on the interactions of variables. Finally, the entropy weights of the flow variables and the interaction values of stock and flow variables were found, and the formulation was done based on the calculations. An application of the proposed energy management package was carried out in Gebze Industrial Zone, Kocaeli, Turkey. The hourly load demand was forecasted by using the ARIMA and Artificial Neural Networks methods. The nine years of historical electricity consumption data of the industrial zone with eighty-six consumption units (excluding the data center) was used for the demand forecast. These forecasting results were compared with MAPE and R2 error validation methods. The stochastic data such as solar radiation, ambient temperature, and wind speed were requested from the local meteorology station. Then, the power generation was calculated using the resources of the microgrid and national grid to respond to the energy demand of the site. Once data cleaning was performed the parameter set of the proposed energy generation-consumption scheduling model was adjusted for Gebze Industrial Zone. The model was coded in GAMS solver and run for different quarters from four different seasons regarding the daytime hours when demand is higher. Some model parameters were updated according to the results obtained from this base scenario. Subsequently, the demand sensitivity of the model was reviewed. Furthermore, the data center impacts on energy management were shown. In the last application step, the proposed dynamic scheduling model was tested for extreme cases. These tests ensured the validity of the proposed model. The application results were discussed through the cost and emission dimensions, with the assumption that power generated by the national grid is totally based on fossil sources. According to the comparison results, some suggestions were made to improve the weaknesses of the proposed model. The functionality of these suggestions was shown with model solution examples. After the validations of the proposed generation-consumption schedule for Gebze, it was assured that the model gives the optimum solutions. Then, the system dynamics-based approach was applied to create two future scenario samples. Results of the expert survey were evaluated in two different ways, and the entropy weights and the interaction values of the variables were calculated. The proposed formulation was edited using these values for two sample scenarios, and final scores were obtained. A discussion section was reserved to clarify how the scheduling model is adjusted for the two selected scenarios. It was foreseen that application of the schedule model for the real-time data case-based numerical analysis is to be run. The proposed holistic approach shows that as long as the supply is increased in parallel with the demand it will be possible to obtain the optimum balance of the power and load schedule on the microgrid using the proposed scheduling model. The dynamic model achieves generation-consumption distribution according to needs and potentials at every hour based on the optimization objective. The microgrid structure using an optimized schedule clearly provides environmental benefits, shown as 39% to 55% reduction in total carbon dioxide emission. However, when the behaviour of the model in different cases is examined, it is observed that the cost minimization objective contradicts the carbon dioxide emission mitigation. This is mainly because of the fuel consumption function of diesel generator which is a piecewise function. Removal of this concern is only possible by increasing the renewable energy capacity. This idea has been proven by small-scale application examples. The proposed holistic energy management approach in our study generates optimum solutions for the current case, and also take into account possible future changes, then offer measures against them. The functionality of the management system is tested against extreme cases and decision support is given for future plans. It is not only to the benefit of the industrial consumers with high demand volume but also the awareness and trust for the renewable energy will be improved. This study targets both the industrial and commercial energy consumers and the energy managers, who are under the pressure of digital conversion with industry 4.0 implementations. This study also shows the negative impact of data centers located in the industrial zone which will help the policymakers for new regulations. The results achieved in this study also show that both current and future issues can be handled using the proposed energy management system.