Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Kampüsünde Elektrik Tüketim Maliyetinin Azaltılmasına Yönelik FV Üretim ve Enerji Depolama Biriminden Oluşan bir Mikro Şebekenin Optimal Tasarımı

Yıl 2018, Cilt: 8 Sayı: 1, 33 - 38, 30.06.2018

İpek Çetinbaş Bünyamin Tamyürek Mehmet Demirtaş

Öz

Bu çalışmada, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi (ESOGÜ)
kampüsünde elektrik tüketim maliyetinin azaltılmasına
yönelik fotovoltaik (FV) güç üretim birimi ve enerji depolama
biriminden oluşan bir alternatif akım (AA) mikro şebekenin
optimal tasarımı yapılmıştır. Tasarımın doğrulanması
amacıyla önerilen mikro şebeke yapısı MATLAB/Simulink
ortamında modellenmiş ve bir günlük çalışma için fazör
çözüm metodu kullanılarak simülasyonu yapılmıştır. Bu
kapsamda kampüste yer alan ve aynı elektrik barasına bağlı
farklı dört yük grubu seçilmiş ve gerçek tüketim verileri elde
edilmiştir. Mikro şebekenin en verimli çalışma durumunun
elde edilmesi için 24 saatlik üretim ve tüketim verilerine
dayalı olarak üç farklı enerji yönetim senaryosu
geliştirilmiştir. Böylece, yapılan analiz ve simülasyon
sonuçları değerlendirildiğinde toplam elektrik enerjisi
maliyetinde %43,16 ile %54,12 arasında bir tasarruf elde
edildiği ve sistemin kendisini yaklaşık 34 ila 41 ay arasında
amorti ettiği anlaşılmıştır. Sonuç olarak, bu çalışmada
önerilen mikro şebeke yapısı ve enerji yönetimi stratejisi ile
çok zamanlı tarife kullanımının ekonomik fizibilitesi
araştırılmış ve böylece kampüsün yenilenebilir enerji
kaynakları kullanarak daha verimli, ekonomik ve aynı
zamanda temiz enerji hedeflerine ulaşılabileceği
gösterilmiştir. 

Anahtar Kelimeler

AA mikro şebeke, dağıtık üretim, enerji depolama, fotovoltaik enerji sistemleri

Optimal Design of a Microgrid with PV Generation and Energy Storage Unit to Reduce Electricity Cost in Eskişehir Osmangazi University Campus

Öz

This study presents the optimal design of an AC microgrid
with photovoltaic (PV) power generation and energy storage
unit to reduce the electricity cost in Eskisehir Osmangazi
University (ESOGU) campus. In order to verify the design, the
proposed microgrid is modelled in MATLAB/Simulink and
simulated over one day period by using the phasor solution
method. In addition, the real time electricity consumptions of
four different load groups that are connected to the selected
bus in the campus have been obtained and included in the
simulation model. Based on the generation and consumption
data obtained over a 24-hour period, three different energy
management scenarios are developed for the efficient
operation of the microgrid. Therefore, a saving between
43.16% and 54.12% in total electricity cost and a payback
time between 34 and 41 months have been obtained based on
the analysis and the simulation results. Consequently, the
feasibility study of the multi tariff energy metering with the
proposed microgrid structure and the energy management
strategy demonstrated the benefit and the significance of
using renewable energy sources towards realizing a more
efficient, economic, and a cleaner campus objectives.

Anahtar Kelimeler

AC microgrid, distributed generation, energy storage, photovoltaic energy systems

Kaynakça

• [1] Dünya ve Türkiye enerji ve tabii kaynaklar görünümü, Web adresi: http://www.enerji.gov.tr/File/?path=ROOT%2f1%2fDocuments%2fEnerji%20ve%20Tabii%20Kaynaklar%20G%c3%b6r%c3%bcn%c3%bcm%c3%bc%2fSayi_15.pdf, Erişim Tarihi: 17.06.2017.
• [2] Shuai, Z., Sun, Y., Shen, Z.J., Tian, W., Tu, C., Li, Y. ve Yin, X, “Microgrid Stability: Classification and a Review”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 58, 167-179, 2016.
• [3] Minchala-Avila, L.I., Garza-Castañón, L.E., Vargas-Martínez, A. ve Zhang, Y., “A Review Of Optimal Control Techniques Applied To The Energy Management And Control Of Microgrids”, Procedia Computer Science, 52, 780-787, 2015.
• [4] Hossain, E., Kabalci, E., Bayindir, R. ve Perez, R., “Microgrid Testbeds Around the World: State of Art”, Energy Conversion and Management, 86, 132-153, 2014.
• [5] Karavas, C-S., Kyriakarakos, G., Arvanitis, K.G. ve Papadakis, G., “A Multi-Agent Decentralized Energy Management System Based On Distributed Intelligence For The Design And Control Of Autonomous Polygeneration Microgrids”, Energy Conversion and Management, 103, 166-179, 2015.
• [6] Ross, M., Hidalgo, R., Abbey, C. ve Joós, G., “Energy Storage System Scheduling For An Isolated Microgrid”, IET Renewable Power Generation, 5, 117-123, 2011.
• [7] Fu, Q., Montoya, L.F., Solanki A., Nasiri, A., Bhavaraju, V., Abdallah, T. ve Yu D.C., “Microgrid Generation Capacity Design With Renewables And Energy Storage Addressing Power Quality And Surety”, IEEE Transactions On Smart Grid, 3, 2019-2027, 2012.
• [8] Junga, J., Villaran, M., “Optimal Planning And Design Of Hybrid Renewable Energy Systems For Microgrids”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 75, 180-191, 2017.
• [9] Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu; 2018 1. Çeyrek Perakende Elektrik Tarife Tabloları, Web adresi: file:///C:/Windows/system32/config/systemprofile/Downloads/7617%20KK%20PS%20Tarife_V1.pdf, Erişim Tarihi: 17.02.2018.