Bir hibrit enerji sisteminin parçacık sürüsü optimizasyon algoritması- genetik algoritma ve gri kurt optimizasyon algoritma tekniği ile enerji yönetimi ve optimizasyonu: Yalova Üniversitesi için bir vaka çalışması

Bu makale, bir üniversite kampüsünün enerji ihtiyacını karşılamak üzere tasarlanmış bir Hibrit Yenilenebilir Enerji Sisteminin (HRES) detaylı bir fizibilite araştırmasını sunmaktadır. HRES, Rüzgar Türbini (WT), Fotovoltaik (PV), Dizel Jeneratör, Batarya ve invertör bileşenlerini içerir. Güç dengesi...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi Vol. 12; no. 2; pp. 853 - 879
Main Authors: Güven,Aykut Fatih, Yörükören,Nuran
Format: Journal Article
Language:Turkish
Published: Giresun Üniversitesi 2022
Subjects:
Online Access:Get full text
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Abstract Bu makale, bir üniversite kampüsünün enerji ihtiyacını karşılamak üzere tasarlanmış bir Hibrit Yenilenebilir Enerji Sisteminin (HRES) detaylı bir fizibilite araştırmasını sunmaktadır. HRES, Rüzgar Türbini (WT), Fotovoltaik (PV), Dizel Jeneratör, Batarya ve invertör bileşenlerini içerir. Güç dengesi kısıtlamasına bağlı olarak, Sistemin Yıllık Maliyetini azaltmak ve optimum WT gücünü, PV panel gücünü ve pil sayısını belirlemek için farklı optimizasyon teknikleri uygulanır. Seviyelendirilmiş Enerji Maliyeti ve Toplam Net Bugünkü Maliyeti en aza indirecek şekilde bir enerji yönetimi stratejisi sunulmakta ve Güç Kaynağı Kaybı Olasılığının operasyonun güvenilirliğini doğruladığı düşünülmektedir. Bileşenlerin optimum boyutlandırılmasını bulmak için HOMER ve MATLAB yazılımı kullanılarak sonuçlar elde edilir. Genetik Algoritma (GA), simülasyon sürecinde daha iyi performans göstererek hızlı ve güvenilir sonuçlar sunar. GA'yı en iyi sistem konfigürasyonunda kullanmak, sırasıyla 3.407975x103 kW PV, 50 kW WT ve 951.5493 kW Batarya, 3.9808$ x105 yıllık sistem maliyeti (ACS), 6.4580$ x106 net mevcut maliyet (NPC) ve 0.1998$/kWh. Güneş panelleri tüm sistemi kaplar ve Yenilenebilir Enerji Fraksiyonu (REF) %100'dür. Sonuçlar, bu çalışmada önerilen şemanın, aynı optimal konfigürasyonu kullanarak düzgün bir güç akışı sağlayabileceğini açıkça göstermektedir.
AbstractList Bu makale, bir üniversite kampüsünün enerji ihtiyacını karşılamak üzere tasarlanmış bir Hibrit Yenilenebilir Enerji Sisteminin (HRES) detaylı bir fizibilite araştırmasını sunmaktadır. HRES, Rüzgar Türbini (WT), Fotovoltaik (PV), Dizel Jeneratör, Batarya ve invertör bileşenlerini içerir. Güç dengesi kısıtlamasına bağlı olarak, Sistemin Yıllık Maliyetini azaltmak ve optimum WT gücünü, PV panel gücünü ve pil sayısını belirlemek için farklı optimizasyon teknikleri uygulanır. Seviyelendirilmiş Enerji Maliyeti ve Toplam Net Bugünkü Maliyeti en aza indirecek şekilde bir enerji yönetimi stratejisi sunulmakta ve Güç Kaynağı Kaybı Olasılığının operasyonun güvenilirliğini doğruladığı düşünülmektedir. Bileşenlerin optimum boyutlandırılmasını bulmak için HOMER ve MATLAB yazılımı kullanılarak sonuçlar elde edilir. Genetik Algoritma (GA), simülasyon sürecinde daha iyi performans göstererek hızlı ve güvenilir sonuçlar sunar. GA'yı en iyi sistem konfigürasyonunda kullanmak, sırasıyla 3.407975x103 kW PV, 50 kW WT ve 951.5493 kW Batarya, 3.9808$ x105 yıllık sistem maliyeti (ACS), 6.4580$ x106 net mevcut maliyet (NPC) ve 0.1998$/kWh. Güneş panelleri tüm sistemi kaplar ve Yenilenebilir Enerji Fraksiyonu (REF) %100'dür. Sonuçlar, bu çalışmada önerilen şemanın, aynı optimal konfigürasyonu kullanarak düzgün bir güç akışı sağlayabileceğini açıkça göstermektedir.
Abstract_FL This article presents a detailed feasibility investigation of a Hybrid Renewable Energy System (HRES) designed to meet the energy needs of a university campus. The HRES includes Wind Turbine (WT), Photovoltaic (PV), Diesel Generator, Battery, and inverter components. Based on the constraint of power balance, different optimization techniques are applied to reduce the Annual Cost of the System and determine the optimum WT power, PV panel power, and number of batteries. An energy management strategy is presented in a way to minimize the Levelized Cost of Energy and Total Net Present Cost, and it is thought that the Loss of Power Supply Probability validates the reliability of the operation. To find the optimum sizing of the components, results are obtained using the HOMER and MATLAB software. The Genetic Algorithm (GA) outperforms during the simulation process, delivering quick and dependable results. Using GA in the best system configuration, 3.407975x103 kW PV, 50 kW WT and 951.5493 kW Battery, $3.9808 x105 annual system cost (ACS), $6.4580 x106 net present cost (NPC), and $0.1998/kWh, respectively. Solar panels cover the entire system, and the Renewable Energy Fraction (REF) is 100%. The results clearly show that the scheme that is proposed in this study can achieve a smooth flow of power using the identical optimal configuration.
Author Yörükören,Nuran
Güven,Aykut Fatih
AuthorAffiliation Elektrik Mühendisliği Bölümü, Elektrik Tesisleri Anabilim Dalı
Bilgisayar Teknolojileri Bölümü, Bilgisayar Programcılığı Programı
AuthorAffiliation_xml – name: Elektrik Mühendisliği Bölümü, Elektrik Tesisleri Anabilim Dalı
– name: Bilgisayar Teknolojileri Bölümü, Bilgisayar Programcılığı Programı
Author_xml – sequence: 1
  fullname: Güven,Aykut Fatih
– sequence: 2
  fullname: Yörükören,Nuran
BookMark eNp1kD1PwzAQhi0EEuVjZPfIErDj2I7ZoJQPqRILDEyV0zjlSOpUdlqp_BYkxs5dmNhSfgl_BPMlWFjupHv1PvfebaF1W1uD0B4lB4wmQhyWRZYfUCqUSNga6sRcJJFkUq6jDmVERYmMxSba9R4ywkTMeczSDno7AYfvIHPQYGONuwfswTdmDBYsnmjXLvRwtSyxb19c-xIqricNjOFB-3ltsa5GdfCOtV8tIzwKiAbK3ymeGTxygMupa_4x4saUFlZPgKEyPxnm7fMHaQwfgL--6RG-1VU907h9tDAzzkNjfPC2i5A3C8fMdBnEha5Wy9enz1w7aKPQlTe7330b3Zz1rrsXUf_q_LJ73I-G4W0sEpLLLE3yWKRkyCUhWaFlUgRN84JLmeQq04pTSoqCK6JkLk1KU6WUFCTTlG2j_S8u5CZktBVYM7ivp86GrYPL095xf0AFUQlj73POlww
CitedBy_id crossref_primary_10_58559_ijes_1324236
crossref_primary_10_31466_kfbd_1255722
crossref_primary_10_31466_kfbd_1275823
ContentType Journal Article
DBID IEBAR
DEWEY 505.05/KAR
DOI 10.31466/kfbd.1169643
DatabaseName Idealonline online kütüphane - Journals
DatabaseTitleList
Database_xml – sequence: 1
  dbid: IEBAR
  name: Idealonline online kütüphane - Journals
  url: http://www.idealonline.com.tr/IdealOnline/listDatabases.xhtml
  sourceTypes: Aggregation Database
DeliveryMethod fulltext_linktorsrc
Discipline Sciences (General)
DocumentTitleAlternate Energy management and optimization of a hybrid energy system by particle swarm optimizing algorithm-genetic algorithm and gray wolf optimizing algorithm technique: A case study for Yalova University
EISSN 2564-7377
Editor Mengi,Onur Özdal
Editor_xml – sequence: 1
  fullname: Mengi,Onur Özdal
EndPage 879
ExternalDocumentID IDEAL_160943
GeographicLocations Türkiye
Giresun
GeographicLocations_xml – name: Giresun
– name: Türkiye
GroupedDBID ALMA_UNASSIGNED_HOLDINGS
IEBAR
M~E
ID FETCH-LOGICAL-c1163-6757b84d2680c5700bfa74f116a5f5774d9ba95110ff59097d7e818999760ba13
IEDL.DBID IEBAR
ISSN 1309-4726
IngestDate Wed Nov 20 07:38:48 EST 2024
IsDoiOpenAccess false
IsOpenAccess true
IsPeerReviewed true
IsScholarly true
Issue 2
Keywords Enerji yönetimi
Hızlı boyutlandırma
Algorithms
Solar energy
Güneş enerjisi
Fast sizing
Optimal planning
Algoritmalar
Energy management
Optimal planlama
Language Turkish
LinkModel DirectLink
MergedId FETCHMERGED-LOGICAL-c1163-6757b84d2680c5700bfa74f116a5f5774d9ba95110ff59097d7e818999760ba13
OpenAccessLink https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/2626829
PageCount 27
ParticipantIDs idealonline_journals_IDEAL_160943
PublicationCentury 2000
PublicationDate Aralık 2022
PublicationDateYYYYMMDD 2022-01-01
PublicationDate_xml – year: 2022
  text: Aralık 2022
PublicationDecade 2020
PublicationTitle Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi
PublicationYear 2022
Publisher Giresun Üniversitesi
Publisher_xml – name: Giresun Üniversitesi
SSID ssib036255238
ssib044750521
ssib030430319
Score 2.190285
Snippet Bu makale, bir üniversite kampüsünün enerji ihtiyacını karşılamak üzere tasarlanmış bir Hibrit Yenilenebilir Enerji Sisteminin (HRES) detaylı bir fizibilite...
SourceID idealonline
SourceType Aggregation Database
StartPage 853
SubjectTerms Bilim-Teknoloji
Mühendislik
Title Bir hibrit enerji sisteminin parçacık sürüsü optimizasyon algoritması- genetik algoritma ve gri kurt optimizasyon algoritma tekniği ile enerji yönetimi ve optimizasyonu: Yalova Üniversitesi için bir vaka çalışması
URI http://www.idealonline.com.tr/IdealOnline/lookAtPublications/paperDetail.xhtml?uId=160943
Volume 12
hasFullText 1
inHoldings 1
isFullTextHit
isPrint
link http://sdu.summon.serialssolutions.com/2.0.0/link/0/eLvHCXMwtV27btswFCWaZGmGtOkDafoAC3RoB9Wy3uoSOLWDGCg69AG0k0FKZMLKlg2JMpJ8S4CMnr10yib3S_ojvVeSYS0FunTRQOoSl-LB5SF1eUjIKy-IhGnKyAhsxgwnlKERCocbnuxGXoACJJXa5-ln_-O3oD9AmZx1EjtmVaoYKFKtE1FldOisM8SiWnuzMwby2dPtTa3OjM1E1q9SLt9enOvJ-KjAfzUeZs1tkR2Ywm1Yl-0MB8e9T2uw2Sh2ZW-0zCCQu661ASMK4eHB1mrBhjex-ZZXa3TaEFy8TiJ5DPHGQz2rXbLbcro1P53c-489u0_2GtJKezXK9skdnT0g-01YyOnrRrv6zUPy-1hl9ByPEWiKhT8UzRFIqGCS0hnLygWLVsuE5uVtVt7Ck04haE3UFcsvpyll47Mp2E5YvloaFMAttEo2pXQu6FmmaFJk-i-GVIskVasbRSHerX24LH9iSxOFDbTtinf0O3ysOaPl9TpFReRgWy7AXw6dmbMEKhdsvFr-uqn8ekS-ngy-vD81mnskjAgGyDZgTeTzwIktAF-Eev5cMt-RUMdc6QL_jUPOgGl2TSnd0Az92BfAY4A6-57JWdd-TLbTaSoOCOVdwTiq6LlWDDO5z53ItJllRUxYbuy7T8jL1iCPmniQj4b9Qe_DqB63w3945ym5a-E5i2qv5xnZ1lkhnpOtPC5eNDj-A2-PFbU
link.rule.ids 315,782,786,25137,27933,27934
linkProvider İdeal Kültür Yayıncılık
openUrl ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info%3Aofi%2Fenc%3AUTF-8&rfr_id=info%3Asid%2Fsummon.serialssolutions.com&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Bir+hibrit+enerji+sisteminin+par%C3%A7ac%C4%B1k+s%C3%BCr%C3%BCs%C3%BC+optimizasyon+algoritmas%C4%B1-+genetik+algoritma+ve+gri+kurt+optimizasyon+algoritma+tekni%C4%9Fi+ile+enerji+y%C3%B6netimi+ve+optimizasyonu%3A+Yalova+%C3%9Cniversitesi+i%C3%A7in+bir+vaka+%C3%A7al%C4%B1%C5%9Fmas%C4%B1&rft.jtitle=Karadeniz+Fen+Bilimleri+Dergisi&rft.au=G%C3%BCven%2CAykut+Fatih&rft.au=Y%C3%B6r%C3%BCk%C3%B6ren%2CNuran&rft.date=2022-01-01&rft.pub=Giresun+%C3%9Cniversitesi&rft.issn=1309-4726&rft.eissn=2564-7377&rft.volume=12&rft.issue=2&rft.spage=853&rft.epage=879&rft_id=info:doi/10.31466%2Fkfbd.1169643&rft.externalDBID=n%2Fa&rft.externalDocID=IDEAL_160943
thumbnail_l http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/lc.gif&issn=1309-4726&client=summon
thumbnail_m http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/mc.gif&issn=1309-4726&client=summon
thumbnail_s http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/sc.gif&issn=1309-4726&client=summon