AKILLI ŞEBEKELERDE HESAPSAL YÖNTEM UYGULAMALARI

Abstract

Bu tezde, bilgi teknolojilerinde kullanılan farklı hesapsal yöntemler, elektrik şebekelerinin mevcut kavramsal modeliyle birleştirilerek akıllı şebekeler alanında karşılaşılan sorunlar üzerinde uygulanmıştır. Akıllı şebekelerde; hesapsal yöntemlerin etkin biçimde uygulanabileceği talep tarafı yönetimi, kişisel bilgi güvenliği ve elektrikli araba şarj problemi gibi alanlarda incelemeler yapılmıştır. Burada karşılaşılan sorunlar için yeni yöntemler geliştirilip sunulmuştur. Literatürde bulunan talep tarafı yönetim modellerinin, elektrik şebekeleri gibi çok sayıda kullanıcının bulunduğu ve hesapsal karmaşıklığın arttığı ortamlarda ne kadar etkin olacağı tartışmalıdır. Karmaşıklığın fazla olduğu durumlarda bütün talep bilgilerinin eksiksiz incelenmeye çalışılması yerine, talep analizinin eksik bilgiyle yapılması karmaşıklığın fazla olduğu durumlarda daha pratik olur. Bu düşünceden hareketle, bu tezde geliştirilen yöntem eksik bilgiden ya da haberleşme gecikmelerinden çok fazla etkilenmez. Geliştirilen yöntem, eksik bilginin olduğu durumlardaki talebin etmen-tabanlı bir sistem tarafından işlenebilmesini sağlar. Bu çalışma, Pisagor bulanık kümelerini Bayes oyunlarındaki oyuncuların eylem mekanizmalarında kullanan literatürdeki ilk çalışmadır. Bu tezde, akıllı sayaçlardan elde edilen okuma verilerinin güvenliğinin sağlanabilmesi için zaman-serileri veri birleştirme yöntemi de geliştirilmiştir. Bu yöntem, zamansal karmaşıklığı düşük bir güvenlik sağladığı için akıllı sayaçlar gibi sınırlı donanıma sahip cihazlar için uygun ve farklı saldırı çeşitlerine karşı dayanıklı olmaktadır. Literatürde bulunan, diğer kişisel bilgi güvenliğini koruma amaçlı veri birleştirme yöntemlerinden farklı olarak, önerilen yöntemin veri birleştirme ve bilgi güvenliğini koruma maliyetleri düşüktür ve verinin yeniden oluşturulması işlemi kayıpsız bir biçimde gerçekleşmektedir. Bu sayede, altyapı kurulum maliyetlerini azaltmak mümkün olur. Ayrıca, bu tez çalışmasında modern işletim sistemlerinde bulunan süreç zamanlaması algoritmalarından esinlenerek, elektrikli arabaların eş zamanlı şarj edilmeleri sırasında şebekede doğuracakları yüklenme sorununa çözüm olabilecek bir piyango tabanlı şarj yönetim sistemi geliştirilmiştir. Piyango-tabanlı zamanlama stratejisini, bu amaç doğrultusunda kullanan çok fazla çalışma bulunmamaktadır. Geliştirilen yöntem, genetik algoritma tabanlı bir çözümden daha iyi bir performans göstermiştir ve toplam ayrılabilir enerji miktarını kısıtlayarak tepe-yük değerlerini azaltabilmesiyle yenilikçi bir katkı sağlamıştır. Son olarak, yenilenebilir enerji kaynaklarının şebekeye katılımı ile ortaya çıkan dalgalanma sorununa çözüm için kullanımı düşünülen arabadan şebekeye aktarım yöntemi incelenmiş ve ekonomik açıdan analiz edilmiştir. Bu amaç doğrultusunda, literatürdeki diğer çalışmalardan farklı olarak hem araç batarya ömrünün hem de sürücü davranışının dikkate alındığı bir benzetim çalışması yapılmıştır.

In this thesis study, different computational methods used in information technologies are combined with the current conceptual model of electric networks, and applied to problems encountered in the field of smart grids. New methods have been developed and effectively implemented for popular problems of smart grids such as demand-side management, preserving privacy and electric vehicle charging. Demand-side management models in the literature are under discussion about how they can be effective when the computational complexity is increasing with the presence of a vast number of users as it happens in electric grids. Instead of trying to examine all demands completely, demand analysis can be done with incomplete information when the complexity is high. In this thesis study, a novel computational method is developed. This method is not too much affected by the incomplete information or communication delays. The proposed method makes an agent-based system to process incomplete information possible. It is the first study in the literature, which uses Pythagorean fuzzy sets in the action mechanisms of agents in Bayesian games. A time-series data aggregation method has been developed to preserve the privacy of smart meter readings. The method developed in this thesis is suitable for devices with limited hardware such as smart meters due to its low computational complexity and resistance to different security attack types. Different than the other data aggregation methods in the literature, the cost of data aggregation, and privacy preserving is low in this study. Furthermore, reconstruction of the data takes place in a lossless fashion. As a result, it helps to reduce infrastructure installation costs. Inspired by the scheduling algorithms found in modern operating systems, a lottery-based scheduler model has been developed to solve the problem of peak loads in the grid during simultaneous charging of electric vehicles. There are not many studies using lottery-based scheduling strategy for this purpose. The proposed method shows better performance than a genetic algorithm-based solution and provided an innovative contribution by limiting the total energy allocation amount to decrease peak-load values. Finally, the fluctuation problem arising from the integration of renewable energy sources to the grid has been examined and analyzed economically with the consideration of a vehicle to grid system. For this purpose, a simulation study was carried out. Different than the other studies in the literature, this simulation study takes into account both vehicle battery life and driver behavior.