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

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. [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. [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. [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. [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. [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. [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. [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. [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. [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.