İki yönlü elektrikli araç şarj istasyonlarının güç sistemlerine optimizasyon algoritmaları kullanılarak yerleştirilmesi

Fosil yakıtlara olan bağımlılık neticesinde kaynakların azalması ve fosil yakıtlardan kaynaklanan sera gazı emisyonlarının doğaya verdiği zarar, elektrikli araçlara geçişte önemli rol oynamıştır. Elektrikli araçların yaygınlaşması ve şarj ihtiyacı ile birlikle artan enerji talebi ve puant yükler gibi güç sistemlerini olumsuz etkileyecek sonuçlara neden olmaktadır. Diğer taraftan, iki yönlü elektrikli araç şarj istasyonları (İYŞİ) teknolojisi ise elektrikli araç bataryasında bulunan elektrik enerjisini çift yönlü aktarım ile şebekeye ileterek elektrik şebekesine destek olabilmektedir. Çift yönlü aktarım sayesinde elektrikli araç bataryalarında bulunan elektrik enerjisini şebekenin yoğun saatlerinde şebekeye aktararak katkı sağlayabilmektedir. Bu konseptte, elektrikli araçlar bir dağıtık üretim sistemi olarak düşünüldüğünden şebekeye bağlantı konumu ve kapasitesi önemli bir problem haline gelmektedir. Bu tez çalışmasında, İYŞİ teknolojisine sahip şarj istasyonlarının elektrik şebekesindeki en uygun konum ve kapasitesini belirlemek için Gri Kurt Optimizasyon Algoritması (GKO), Sinüs Kosinüs Algoritması (SKA) ve Şempanze Optimizasyon Algoritması (ŞOA) algoritmaları kullanılmıştır. Hatta bulunan aktif güç kayıplarını azaltmak için tanımlanan hedef fonksiyon minimize edilmiştir. Optimizasyon yapılırken algoritmalar 34 baralı ve 85 baralı test sistemlerine ayrı ayrı uygulanmış ve GKO, SKA, ŞOA algoritmalarının sonuçları birbiriyle karşılaştırılmıştır. Yapılan benzetimler karşılaştırıldığın da şarj istasyonlarının optimum konum ve kapasitelerine ulaşması için GKO, hem aktif hem de reaktif güç kayıpları açısından diğer algoritmalara göre daha iyi performans göstermiştir.

As a result of the dependence on fossil fuels, the reduction of resources and the damage caused to nature by greenhouse gas emissions from fossil fuels have played an important role in the transition to electric vehicles. The widespread use of electric vehicles and requirement for charging power cause consequences that will negatively affect power systems such as increase in energy demand and peak loads. On the other hand, bidirectional electric vehicle charging stations (BEVCS) technology can support the electricity grid by transmitting the electrical energy stored in the electric vehicle battery to the grid with bidirectional transmission. Thanks to the bidirectional transmission, it can contribute to the grid by transferring the electrical energy contained in the electric vehicle batteries to the grid during peak hours. In this concept, since electric vehicles are considered as a distributed generation system, the location and capacity of charging stations becomes an important problem. In this thesis, Grey Wolf Optimization Algorithm (GKO), Sine Cosine Algorithm (SKA) and Chimpanzee Optimization Algorithm (SOA) algorithms were empoyed to decide the most appropriate capacity and location of the BEVCS into the electrical grid. In order to reduce the active power losses, the objective function has been determined and minimized. The algorithms were applied separately to IEEE 34-bus and 85-bus test systems, and the results of GWO, SCA and COA algorithms were compared with each other. As comparison GWO performed better than other algorithms in terms of both active and reactive power losses.