Analysıs Of The Effect Of Renewable Energy Integratıon On Steady-State Voltage Stabılıty Wıth Dynamıc Optımal Power Flow And Case Study On The Turkey'S Electrıcıty Network

Bu tez çalışmasında, dinamik stokastik optimal güç akışı modeli kullanılarak yüksek kapasiteli yenilenebilir enerji sistemlerinin Türkiye elektrik şebekesi üzerindeki sürekli durum gerilim kararlılığına etkisi incelenmiştir. Stokastik yaklaşım ile rüzgâr ve güneş enerjisindeki belirsizlikler modele ilave edilmiştir. İlk modelde, 2015 yılı Türkiye aktif ve reaktif yük eğrilerine dayanan bir yöntem ile klasik IEEE-30 baralı güç sistemi Türkiye elektrik sistemine uyarlanmıştır. Yenilenebilir kaynakların stokastik belirsizlikleri, aylık periyodlarla rüzgâr ve güneş verilerini kullanan Weibull olasılık dağılımı fonksiyonu ile hesaplanmıştır. Güç akışı analizinde, klasik Newton-Raphson (NR) yöntemi ve sezgisel bir yöntem olan Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) yöntemi kullanılmıştır. Türkiye elektrik şebekesinden alınan ikinci bir modelde ise yenilenebilir enerji santrallerinin Ankara ve Bartın illerine kurulması planlanmış olan belirsizlik durumları, bu bölgelerin verilerine göre Weibull olasılık dağılım fonksiyonu kullanılarak hesaplanmıştır. Gerçek güç sistemi ETAP programı ile oluşturulmuş (modellenmiş) ve güç optimizasyonunu yapabilmek için MATLAB programı kullanılmıştır. Çalışmanın sonunda, her iki durumda elde edilen sonuçlar karşılaştırılmış ve yenilenebilir enerji kaynaklarının Türkiye elektrik enerjisi sistemine entegrasyonunun, hem yıllık toplam üretim maliyetini hem de reaktif enerji üretimini büyük ölçüde azalttığı gösterilmiştir. Sonraki aşamada ise her iki modelde PSO yöntemi ile optimize edilmiş ve Newton-Raphson yöntemine göre toplam yıllık yakıt maliyeti ile gerilimin genliği ve faz açısında %40'a varan iyileşmeler sağlanmıştır.In this thesis study, the effect of the steady-state voltage stability of Turkey electricity network have been investigated on renewable energy systems with high capacity using a dynamic stochastic optimal power flow model. With the stochastic approach, uncertainties in wind and solar energy are added to the model. In the first model, standard IEEE-30 bus power system is adapted for Turkey's electricity system, by a method based on the active and reactive load curve for the year 2015. The stochastic uncertainties of renewable sources are calculated by the Weibull probability distribution function, which uses wind and solar data periodically for each month. In the power flow analysis, the classical Newton-Raphson (N-R) method and an intuitive method called Particle Swarm Optimization (PSO) is used. In a second model, a section was taken from Turkey electrical network. Renewable energy plants are planned to be installed in Ankara and Bartin. Uncertainty cases are calculated using the Weibull probability distribution function according to the data of these regions. The real power system was established (modelled) with ETAP program, and the MATLAB program was used to do the power optimization. At the end of the thesis study, the results obtained in both cases were compared. Integration of the renewable energy source into Turkey electricity network has been demonstrated greatly reduces both the annual total cost of generation and the generation of the reactive energy. In the last model, both models were optimized by PSO method and according to Newton-Raphson method, the total annual fuel cost was improved by 40% in terms of voltage amplitude and phase angle