Optimal Energy Mix Determination to Regulate Uncertain Production of HPP and SPP: Malatya City Case Study

Abstract

An energy demand in the world is increasing rapidly. To meet this growing energy demand, countries have turned to renewable energy sources in addition to traditional energy sources. In addition to many advantages of renewable energy sources, there are also some disadvantages. One of the major disadvantages of renewable energy sources is that they have a variable and unstable characteristic. Uncertainly changing energy production over time makes it difficult to maintain supply-demand power balance in electricity networks. In this study a method to regulate unstable and variable productions of Solar Power Plant (SPP) and Hydro Power Plant (HPP) is emphasized. Method is based on the idea that SPP and HPP production can be made more stable in total with appropriate mixing ratios. In order to implement the method, a HPP and SPP production in Malatya province was obtained. The variability of HPP and SPP productions are investigated by calculating Pearson correlation coefficient and standart deviation values. SPP and HPP productions were mixed at certain ratios and the standard deviation values ​​of the total mixture are recalculated. As a result of the study, the Pearson correlation coefficient for the analyzed HPP and SPP productions is found as -0.625. This value indicates that there is an inverse correlation between HPP and SPP productions and total production will be more regular. Also it has been seen that 25% HPP and 75% SPP production mix has minimum standart deviation value.

Keywords

• Renewable energy,optimum energy mix,correlation analysis

Kararsız HES ve GES Üretimlerinin Düzenlenmesi için Optimal Enerji Karışımı Tespiti: Malatya İli Örneği

Abstract

Dünyada enerji ihtiyacı her gecen gün artmaktadır. Artan bu enerji talebini karşılamak için ülkeler geleneksel enerji kaynaklarına ek olarak yenilenebilir enerji kaynaklarına yönelmişlerdir. Yenilenebilir enerji kaynaklarının birçok avantajının yanında bazı dezavantajları da vardır. Yenilenebilir enerji kaynaklarının en büyük dezavantajlarından biri değişken ve kararsız bir karakteristiğe sahip olmalarıdır. Zamanla, kararsız bir şekilde değişen enerji üretimi, elektrik şebekelerinde arz-talep güç dengesini sağlamayı güçleştirmektedir. Bu çalışmada kararsız ve değişken Güneş Enerjisi Santrali (GES) ve Hidroelektrik Santral (HES)  tesislerinin üretimlerinin daha düzenli hale getirilebilmesi için bir yöntem üzerinde durulmuştur. Yöntem; GES ve HES üretimlerinin uygun karışım oranlarıyla toplamda daha kararlı hale getirilebileceği temeline dayanmaktadır. Yöntemin uygulanması amacıyla, Malatya ilindeki bir HES ve GES üretimleri elde edilmiştir.  Santral üretimlerinin değişimleri, Pearson korelasyon katsayısı ve standart sapma değerleri hesaplanarak incelenmiştir. GES ve HES üretimleri belirli oranlarda karıştırılarak toplam karışımın standart sapma değerleri tekrar hesaplanmıştır. Çalışma sonucunda, incelenen HES ve GES üretimleri için Pearson korelasyon katsayısı -0,625 olarak bulunmuştur.  Bu değer üretimler arasında ters yönde bir korelasyon olduğunu toplam üretimin daha düzenli olacağını göstermektedir. Ayrıca %25 HES ve %75 GES üretimi karışımından elde edilen toplam üretim değerlerinin en düşük standart sapmaya sahip olduğu görülmüştür.

Keywords

• Yenilenebillir Enerji,Optimum Enerji Karışımı

References

1. [1] J. S. Szmyd, "World Energy Resources and New Technologies," Papers on Global Change IGBP, vol. 23, no. 1, 2016.
2. [2] I. Bozkurt, "Energy resources and their effects on environment," WSEAS Transactions on Environment and Development, vol. 6, no. 5, pp. 327-334, 2010.
3. [3] N. Lior, "Energy resources and use: The present situation and possible paths to the future," Energy, vol. 33, no. 6, pp. 842-857, 2008.
4. [4] F. N. Laird and C. Stefes, "The diverging paths of German and United States policies for renewable energy: Sources of difference," Energy Policy, vol. 37, no. 7, pp. 2619-2629, 2009.
5. [5] O. Ellabban, H. Abu-Rub, and F. Blaabjerg, "Renewable energy resources: Current status, future prospects and their enabling technology," Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 39, pp. 748-764, 2014.
6. [6] J. P. Painuly, "Barriers to renewable energy penetration; a framework for analysis," Renewable energy, vol. 24, no. 1, pp. 73-89, 2001.
7. [7] C. Yildiz and M. Şekkeli, "Türkiyede Bir Rüzgar Enerjisi Santrali ile Pompaj Depolamalı Hidroelektrik Santralin Birlikte İşletilmesi," BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ, vol. 1, no. 2, 2014.
8. [8] C. Yildiz and M. Şekkeli, "Türkiyede Bir Rüzgar Enerjisi Santrali Üretim Karakteristiğinin Pompaj Depolamalı Hidroelektrik Santral ile Değiştirilmesi," SDÜ Yekarum e-Dergi, vol. 3, no. 2, 2016.

9. [9] C. Yıldız and M. Şekkeli, "Türkiye gün öncesi elektrik piyasasında rüzgar enerjisi ve pompaj depolamalı hidroelektrik santral için optimum teklif oluşturulması," Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, vol. 22, no. 5, pp. 361-366, 2016.
10. [10] A. Beluco, P. K. de Souza, and A. Krenzinger, "A dimensionless index evaluating the time complementarity between solar and hydraulic energies," Renewable Energy, vol. 33, no. 10, pp. 2157-2165, 2008.
11. [11] P. E. Bett and H. E. Thornton, "The climatological relationships between wind and solar energy supply in Britain," Renewable Energy, vol. 87, pp. 96-110, 2016.
12. [12] M. P. Cantão, M. R. Bessa, R. Bettega, D. H. M. Detzel, and J. M. Lima, "Evaluation of hydro-wind complementarity in the Brazilian territory by means of correlation maps," Renewable Energy, vol. 101, pp. 1215-1225, 2017.
13. [13] B. François, M. Borga, J. D. Creutin, B. Hingray, D. Raynaud, and J. F. Sauterleute, "Complementarity between solar and hydro power: Sensitivity study to climate characteristics in Northern-Italy," Renewable Energy, vol. 86, pp. 543-553, 2016.
14. [14] B. François, B. Hingray, D. Raynaud, M. Borga, and J. D. Creutin, "Increasing climate-related-energy penetration by integrating run-of-the river hydropower to wind/solar mix," Renewable Energy, vol. 87, pp. 686-696, 2016.
15. [15] A. R. Silva, F. M. Pimenta, A. T. Assireu, and M. H. C. Spyrides, "Complementarity of Brazil׳s hydro and offshore wind power," Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 56, pp. 413-427, 2016.
16. [16] P. S. Moura and A. T. de Almeida, "Multi-objective optimization of a mixed renewable system with demand-side management," Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 14, no. 5, pp. 1461-1468, 2010.
17. [17] P. S. dos Anjos, A. S. A. da Silva, B. Stošić, and T. Stošić, "Long-term correlations and cross-correlations in wind speed and solar radiation temporal series from Fernando de Noronha Island, Brazil," Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, vol. 424, pp. 90-96, 2015.
18. [18] J. Benesty, J. Chen, Y. Huang, and I. Cohen, "Pearson correlation coefficient," in Noise reduction in speech processing: Springer, 2009, pp. 1-4.
19. [19] J. Cohen, P. Cohen, S. G. West, and L. S. Aiken, Applied multiple regression/correlation analysis for the behavioral sciences. Routledge, 2013.