Anahtar kelimeler: Dağıtık üretim, güneş enerjisi, yenilenebilir enerji, dağıtık güneş enerji sistemleri, optimizasyon Bu çalışmada ilk olarak, Türkiye güneş enerji potansiyeli, mevzuat bağlamında dağıtık güneş enerjisi kurulu gücü değişimi ve gelişimi verilmiştir. Bu veriler dikkate alınarak güneş enerjisinden daha fazla faydalanabilmek için Türkiye DGES SWOT analiz çalışması ve önerilere değinilmiştir. Çalışamanın öncelikli amacı ise, dağıtım sistemlerine DGES bağlantılarının optimum değerlerle yapılmasını sağlamaktır. Mevcut çalışmalarda, DGES sistemleri, sabit aktif güç kaynağı (pf =1 pu) gibi ele alınmış ve optimum bağlantı barası ve gücü için analizler bu temel üzerine oturtulmuştur. Tez çalışmasında analizler yapılırken güç faktörü, problem çözümü için üçüncü bir parametre olarak ele alınmıştır. 2xN boyutlu yerleştirme problemi için optimum değerler, öncelikli olarak DGES biriminin bağlantı yapılacağı barayı ve bağlantı gücünü ifade etmektedir. 3xN boyutlu problem ise 2xN yerleştirme probleminin geliştirilmiş hali olup, bağlantı barası, bağlantı gücü ve güç faktörünü ifade etmektedir. 3xN problem çözümlerinde güç faktörü üç farklı durum için ele alınmıştır. İlk olarak güç faktörünün birim değerde olduğu bPF=1 pu durum, ikinci olarak güç faktörünün sabit bir değerde sPF=0,85 pu, üçüncü olarak ise güç faktörünün optimum değeri oPF olduğu durumdur. Bir optimizasyon problemi olan DGES optimal yerleştirme işlemi için optimizasyon algoritmları kullanılmıştır. Zıtlık tabanlı öğrenme ile geliştirilmiş parçacık sürü algoritması - OBPSO ve hibrit PSOGSA algoritmaları optimzasyon problemi çözümü için önerilmiştir. DGES yerleştirmesi yapılırken, dağıtım sistemi yüklerinde meydana gelecek/gelebilecek değişimi hesaba katılmadığı durumlarda planlama yetersiz kalacaktır. Bu olumsuzluğun üstesinden gelmek için şebeke yüklerinde meydana gelecek değişimleri analiz etmek üzere, bara yük değişimi duyarlılık analizi yeni bir yöntem olarak önerilmiştir. Bara duyarlılık analizi (BDA) ile, sistemde meydana gelebilecek yük değişimlerine karşı en duyarlı baraları ve duyarlılık derecelerini belirlenebilmektedir. Analizi yapılan sistem için elde edilen bu bilgilerle, DGES ilavesine en uygun baralar kolayca elde edilebilmektedir. Ayrıca, DGES entegrasyon problemleri için BDA yeni bir amaç fonksiyonu olarak kullanılmış ve optimizasyon algoritmaları için optimum değerler elde edilmesini sağlayan yeni bir yöntem olarak kullanılmıştır. Yapılan çalışmalar sonucunda, güç faktörünün optimizasyon problemine yeni bir parametre olarak eklenmesi, güç faktörünü diğer durumlarına göre aktif güç kaybında daha fazla azalma sağladığı görülmüştür. Ayrıca BDA yöntemide sistem yüklerinde artış durumunda amaç fonksiyonu olarak kullanıldığında daha iyi sonuç vermiştir. OBPSO ve PSOGSA algoritmaları, DGES yerleştirme problem çözümü için karşılaştırıldıkları algoritmalara göre daha iyi sonuçlar veren yöntemler olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
Keywords: Distributed generation, solar energy, renewable energy, distributed solar energy systems, optimization The present study is the first to present the solar energy potential of Türkiye and the change and development of distributed solar energy installed power within the frame of current laws and regulations. Considering the data present, DSEG SWOT analysis study of Türkiye and suggestions are presented in order to enable maximum benefit from solar energy. The primary aim of the present study is to enable DSEG connections to distribution systems with optimum values. In earlier studies DSEG systems are considered like stable active power source as pf =1 pu and relevant analyzes are optimum site and size based on this assumption. While conducting analyses of the present thesis study, power factor is considered as a third parameter for problem solving. The optimum values for the 2xN size placement problem primarily express the site to which the DSEG unit will be connected and the size of connection. The 3xN dimensional problem is the development of the 2xN placement problem and expresses the site, size and power factor. In the 3xN solutions, the power factor is considered for three different cases. In the first case, the power factor unit value is bPF=1 pu. In the second case, the power factor is a constant value sPF=0.85 pu, and in the third, the optimum value of the power factor is oPF. Optimization algorithms are used for the DSPG optimal allocation process, which is a problem of optimization. Particle swarm algorithm improved with contrast-based learning - OBPSO and hybrid PSOGSA algorithms are proposed to solve the problem of optimization. Planning will be insufficient in cases where the change in distribution system possible loads is not considered while integrating DSEG. To overcome this disadvantage, bus load variation sensitivity analysis has been proposed as a new method to analyze the changes that will occur in the network loads. bus sensitivity analysis (BSA) enables to determine the most sensitive bus and sensitivity levels to load changes that will occur in the system. With the information obtained for the analyzed system, the most suitable busses for DSEG integration can be easily obtained. Moreover, BSA is used as a new objective function for DSEG integration problems and as a new method to obtain optimum values for optimization algorithms. The studies conducted have revealed that adding power factor as a new parameter to the optimization problem provides more reduction in the active power loss compared to other power factor cases. Furthermore, the BSA method yielded better results if used as an objective function in case of system load increases. It has been concluded that OBPSO and PSOGSA algorithms are more efficient than the other algorithms compared in solving DSEG integration problem.
Except where otherwise noted, this item's license is described as http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
