Rüzgar santrallerinde elektrik depolama optimizasyonu

Abstract

Türkiye geniş kıyı şeridi ve dağlık bölgeleri ile birlikte önemli ölçüde rüzgar enerji potansiyeline sahiptir. Bu sayede ülkemizde enerji ihtiyacının rüzgar gibi yenilenebilir kaynaklardan sağlanabilmesi mümkün olabilmektedir. Yenilenebilir kaynakların elektrik üretim miktarları elektrik talebinden bağımsız olup, meteorolojik olaylara bağımlıdır. Rüzgar elektrik santrallerinde de durum aynı şekildedir. Elektrik talebinin düşük olduğu saatlerde yüksek rüzgar hızı mevcut ise rüzgar elektrik santrali (RES) üretime devam etmektedir. Tersi durum olan, elektrik talebinin yüksek olması durumunda rüzgar hızı düşük ise, talebin daha az bir bölümü rüzgarlardan karşılanabilmektedir. Bu gibi durumlar enerji arzında istikrarsızlık, sistem dengesinin bozulması, enerji dalgalanmalarının oluşması gibi birçok sorunu da beraberinde getirmektedir. Bu çalışmada İzmir' de bulunan bir rüzgar elektrik santralinin depolama sistemi ile entegre olması durumu araştırılmıştır. Depolama sisteminin sağlayacağı sistem kararlılığı, enerji dalgalanmalarının dengelenmesi, sürdürülebilirliğin sağlanması, talebin yüksek olduğu saatlerde arz kesintinin yaşanmaması gibi yaratacağı birçok fayda dışında elektrik piyasasında oluşan dengesizlik ve KÜPST maliyetlerinde yaratmış olduğu iyileştirme araştırılmış ve fiyat arbitrajı konuları irdelenmiştir. Çalışma Haziran 2023 yılına ait veriler ile yapılmıştır. 6 adet türbini bulunan ve yenilenebilir enerji kaynaklarını destekleme mekanizması (YEKDEM)' na tabii bir santraldir. Bu santral için makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak elektrik üretim tahmin modelleri elde edilmiş olup bu tahmin modellerinin performansları karşılaştırılmıştır. En iyi tahmin performansı CatBoost makine öğrenmesi yöntemi ile elde edilmiştir. Çalışmanın ikinci kısmı olan depolama algoritmasının amacı ise piyasadan kaynaklı oluşan dengesizlik maliyeti ve KÜPST' ü minimize etmek ve fiyat arbitrajı sağlamaktır. Depolama entegrasyonu ile birlikte elektrik talebi düşük iken arz fazlası olan elektriğin depolanması, elektrik talebinin arttığı durumda ise sisteme enerji kazandırılması sağlanır ve anlık olarak santralin üretim tahmini ile gerçekleşen üretim değeri arasındaki farktan kaynaklı oluşan dengesizliğin yine anlık olarak dengelenmesi sağlanır. Bu algoritmanın girdilerinden bir diğeri de Piyasa takas fiyatı tahminidir. Bu veri için gerçekleşen fiyat baz alınmıştır. Depolama algoritması ile birlikte dengesizlik ve KÜPST maliyeti %38 azaltılmış olup, fiyat arbitrajı ile de Haziran ayı toplamında 877,169 TL fayda sağlanmıştır.