Hesaplamalı araştırma makalesi incelemesi

Akıllı Şebeke ve Elektrikli Toplu Taşıma Otobüs Sisteminin Birlikte İyileştirilmesi

İklim değişikliğiyle mücadele sürecinde kentsel ulaşımın elektrikleştirilmesi ve yenilenebilir enerji kaynaklarının akıllı şebekelere entegrasyonu büyük önem taşımaktadır. Bu makale, şebeke ve otobüs filolarının ortaklaşa optimizasyonunun sistem maliyetlerini nasıl düşürebileceğini ve şebekeye nasıl esneklik kazandırabileceğini ele almaktadır.

Makalenin anahtar kelimeleri

Yazar: Mertcan Yetkin et al.
Yayın: Optimization and Engineering
Tarih: 2024-02-28
DOI: 10.1007/s11081-023-09878-w

Makalenin Kapsamı ve Akademik İçeriği

Kentsel ulaşım sistemlerinin elektrikleştirilmesi, sera gazı emisyonlarının azaltılması ve sürdürülebilir akıllı şehirlerin inşa edilmesi hususunda kritik bir rol oynamaktadır. Bataryalı elektrikli otobüslerin yaygınlaşması bir yandan kentsel hava kalitesini artırırken diğer yandan elektrik şebekeleri üzerinde belirgin bir talep baskısı oluşturmaktadır. Özellikle rüzgar ve güneş gibi yenilenebilir enerji kaynaklarının yüksek nüfuz oranlarına ulaştığı elektrik şebekelerinde, şarj süreçlerinin doğru yönetilememesi çevresel faydaları zayıflatabilmekte ve şebeke tıkanıklıklarına yol açabilmektedir. Bu noktada bağımsız sistem operatörü ile toplu taşıma otoritesinin birbirinden bağımsız hareket etmesi yerine, sistem genelini kapsayan bütünleşik bir koordinasyon mekanizmasının kurulması akademik ve uygulamalı alanda temel bir ihtiyaç olarak öne çıkmaktadır.

Araştırmada, akıllı şebeke ile elektrikli toplu taşıma otobüs sistemini eş zamanlı optimize etmek amacıyla tek bir sosyal planlayıcı yaklaşımına dayanan karma tamsayılı kuadratik programlama (MIQP) modeli ile iki farklı iki aşamalı stokastik programlama modeli geliştirilmiştir. Çalışmanın yöntemsel omurgasını oluşturan doğrusal doğru akım optimum güç akışı (DC-OPF) yaklaşımı; otobüslerin tarifeli sefer dışı kaldığı zaman dilimlerindeki şarj, deşarj ve duraklar arası yer değiştirme kısıtlarıyla zenginleştirilmiştir. İki aşamalı stokastik modellerde ise rüzgar enerjisi üretimindeki belirsizliklere karşı iki ayrı telafi mekanizması tanımlanmıştır: Birinci stokastik modelde konvansiyonel üreteçlerin güç artırma veya azaltma esnekliği kullanılırken, ikinci stokastik modelde otobüs bataryalarının ikincil aşamada ek şarj ve deşarj yapması sağlanmıştır.

San Jose bölgesindeki gerçek ulaşım ağı ve MATPOWER veri setleri üzerinden yürütülen sayısal deneyler, koordine edilen sistemin toplam işletim maliyetlerini belirgin biçimde düşürdüğünü göstermektedir. İki kurumun koordinasyonsuz hareket ettiği durumlarda sistem maliyetlerinin yükseldiği ve şebekede tıkanıklık riskinin arttığı tespit edilmiştir. Rüzgar enerjisi belirsizliği altında yürütülen analizlerde, konvansiyonel üreteç esnekliğinin rüzgar kullanım oranını %100 düzeyine çıkardığı; otobüs bataryaları üzerinden sağlanan telafi eyleminin ise ulaştırma operasyonel kısıtlarına rağmen rüzgar enerjisini %96,45 oranında değerlendirebildiği görülmüştür. Ayrıca elektrik fiyatlandırma stratejileri incelendiğinde, anlık marjinal fiyatların taşıma otoritesine arbitraj imkânı sunarak şebekedeki yük dalgalanmalarını yumuşattığı saptanmıştır.

Elde edilen bulgular, elektrikli otobüs filolarının yalnızca bir ulaşım yükü değil, aynı zamanda şebekeye esneklik sağlayan hareketli enerji depolama birimleri olarak işlev görebileceğini kanıtlamaktadır. Bu çalışma, akıllı şehirlerde altyapı planlaması yapan politika yapıcılar ve enerji yöneticileri için ampirik ve matematiksel bir zemin sunmaktadır. Birlikte optimizasyon modeli, gelecekte otobüs batarya kapasitelerinin artması ve filo ölçeklerinin büyümesi durumunda şebeke kararlılığının korunmasına imkân tanımaktadır. Literatür taraması açısından inceleme, ulaştırma yönetimi ile elektrik piyasası işletimini tek bir analitik çerçevede birleştirerek akıllı şebeke ve elektrikli ulaşım entegrasyonu araştırmalarında öncü bir referans niteliği taşımaktadır.

Araştırmanın amacı

Bu çalışmanın amacı, bağımsız sistem operatörü ile toplu taşıma otoritesinin kararlarını tek bir sosyal planlayıcı yaklaşımıyla birleştirerek akıllı şebeke ve elektrikli otobüs sistemini eş zamanlı optimize eden deterministik ve iki aşamalı stokastik modeller geliştirmektir(Yetkin et al., 2024).

İnceleme ve modelleme yöntemi

Çalışmada, akıllı şebeke operatörü (ISO) ile elektrikli toplu taşıma otoritesinin (TA) işletimsel kararlarını eş zamanlı olarak optimize eden bir sosyal planlayıcı yaklaşımı benimsenmiştir. Bu kapsamda deterministik karma tam sayılı karesel programlama (MIQP) modeli kurulmuş; yenilenebilir enerji belirsizliğini yönetmek amacıyla iki farklı iki aşamalı stokastik programlama (2SSP) modeli geliştirilmiştir(Yetkin et al., 2024).

Kuramsal ve kavramsal çerçeve

Çalışma, çok periyotlu doğru akım optimum güç akışı (MPOPF) kuramsal çerçevesine ve hareketli enerji depolama birimleri olarak modellenen otobüs filolarının iki aşamalı stokastik programlama kuramına dayanmaktadır.

Makalenin ele aldığı literatür

Literatürde güç şebekeleri ile ulaşım ağlarını tekil olarak ele alan MPOPF çalışmaları, araçtan şebekeye (V2G) aktarım teknolojileri ve sabit depolama sistemleri geniş yer tutmaktadır. Ancak bu çalışma, ulaştırma çizelgeleri ve tarifeli olmayan (off-schedule) sürelerdeki araç yer değiştirme kısıtlarını dinamik MPOPF ile bütünleştirerek bağımsız sistem operatörü ile taşıma otoritesinin sosyal planlayıcı altında ortak optimizasyonunu literatüre kazandırmaktadır.

Araştırma Tasarımı

Evren veya inceleme alanı: San Jose, Kaliforniya bölgesindeki toplu taşıma güzergahları ve bu bölgeyi besleyen elektrik iletim şebekesi altyapısı.
Örneklem veya araştırma materyali: Santa Clara Valley Transportation Authority (VTA) otobüs sefer saatleri ve Proterra Catalyst E2Max otobüs özellikleri ile MATPOWER test şebekeleri (case9, case14, case30, case39, case57, case118).
Veri toplama süreci: VTA'dan elde edilen gerçek zamanlı sefer planları ve konum verileri, Google Maps üzerinden hesaplanan şarj istasyonları arası seyahat süreleri, CAISO verilerine dayalı elektrik tüketim profili ve simüle edilmiş rüzgar enerjisi üretim verileri.
Veri analiz yöntemi: Gurobi Optimizer 8.1.0 çözücüsü kullanılarak deterministik MIQP modelinin ve iki aşamalı stokastik modellerin doğrusal/karesel kısıtlar altında çözülmesi; elde edilen sistem maliyetleri, şebeke tıkanıklığı ve rüzgar enerjisi kullanım oranlarının analiz edilmesi.

Eş-optimizasyon (Co-optimization)Akıllı Şebeke (Smart Grid)Elektrikli Otobüs Filosu (Battery-Electric Bus Fleet)İki Aşamalı Stokastik Programlama (Two-stage Stochastic Programming)Telafi Eylemleri (Recourse Actions)Şebeke Tıkanıklığı (Network Congestion)Arbitraj (Arbitrage)

Araştırmanın Bulguları

Koordineli yönetim şeması, bağımsız sistem operatörünün (ISO) işletim maliyetlerini önemli ölçüde azaltırken toplu taşıma otoritesinin araç bataryalarını daha verimli kullanmasını sağlar(Yetkin et al., 2024).

Yenilenebilir enerji belirsizliklerine karşı otobüs bataryalarının şarj/deşarj esnekliğini kullanan ikinci stokastik model, jeneratör rampalama maliyetlerine bağlı olarak geleneksel rampalama modeline güçlü bir alternatif sunar(Yetkin et al., 2024).

Elektrikli otobüs batarya kapasitelerinin artması koordinasyonsuz işletim altında şebeke tıkanıklığını ve sistemsel kısıt ihlallerini tetiklerken, koordineli yaklaşım bu tıkanıklığı başarılı bir şekilde hafifletmektedir(Yetkin et al., 2024).

Piyasa fiyatlandırma stratejileri incelendiğinde, tepe fiyatlandırmanın şebeke tıkanıklık bilgilerini yansıtarak arbitraj imkânı tanıdığı, sabit fiyatlandırmada ise bu esnekliğin kaybolarak sistem maliyetlerini artırdığı görülmüştür(Yetkin et al., 2024).

Geliştirilen şarj/deşarj tabanlı iki aşamalı stokastik modelde, toplu taşıma filosunun katı operasyonel gereksinimleri rüzgar enerjisinin toplam kullanım oranını nihai olarak sınırlayan temel unsurdur(Yetkin et al., 2024).

Bulguların Tartışılması ve Araştırmanın Sonucu

Bulguların Yazarlar Tarafından Yorumlanışı

Yapılan sayısal analizler, akıllı şebeke operatörü ile ulaşım otoritesinin koordineli çalışmasının şebekedeki elektrik üretim maliyetlerini bariz biçimde düşürdüğünü kanıtlamaktadır. İş birliğinin olmadığı durumlarda, her iki kurum da kendi yerel hedeflerini maksimize etmeye çalışmakta ve bu durum şebeke üzerinde plansız aşırı yüklere, dolayısıyla ek jeneratör maliyetlerine yol açmaktadır.

Rüzgar enerjisi gibi değişken yenilenebilir kaynakların şebekeye entegrasyonu sürecinde karşılaşılan belirsizlikleri yönetmek adına sunulan iki farklı telafi mekanizması kritik öneme sahiptir. Konvansiyonel jeneratörlerin rampalanması yerine otobüs bataryalarının esnek şarj/deşarj kapasitesinin telafi eylemi olarak kullanılması, yüksek rampalama maliyetleri altında şebeke için oldukça ekonomik bir dengeleme aracı haline gelmektedir.

Araştırma kapsamında gerçekleştirilen tarife politikası karşılaştırması, dinamik tepe fiyatlandırmanın elektrikli otobüs filoları için bir teşvik mekanizması kurduğunu göstermektedir. Lokasyon bazlı marjinal fiyatların kullanıldığı bu dinamik yapı, ulaşım otoritesinin düşük fiyatlı zaman dilimlerinde şarj yapıp yüksek fiyatlarda deşarj (V2G) yaparak kar elde etmesine ve aynı zamanda şebeke tıkanıklığını hafifletmesine olanak tanır.

Geleceğe yönelik şebeke planlamasında, otobüs filolarının büyümesi ve batarya kapasitelerinin artması tek başına yeterli bir çözüm sunmamaktadır. Sayısal analizlerin gösterdiği üzere, koordinasyonsuz büyüme şebeke tıkanıklıklarını kritik düzeyde artırarak sistemi çözümsüzlüğe sürüklerken, önerilen eş-optimizasyon çerçevesi yüksek batarya kapasitelerini şebeke yararına birer esnek depolama ünitesine dönüştürmektedir.

Bulguların Önceki Araştırmalarla Karşılaştırılması

Yazarlar, otobüs şarj programlarının plan dışı zaman dilimlerinde tam şarj olmasını sağlama hedefini Abdelwahed vd. (2020) ile paralel bir kısıt olarak modellerine entegre etmişlerdir. Ancak, Abdelwahed vd. (2020) çalışmasından farklı olarak, şebeke sınırlandırmalarını, çift yönlü araçtan şebekeye (V2G) enerji aktarım kapasitesini ve rüzgar enerjisinin değişkenliğini dengeleme işlevlerini de modele ekleyerek kapsamı genişletmişlerdir(Yetkin et al., 2024).

Geliştirilen rampalama tabanlı iki aşamalı stokastik model, Morales vd. (2013) tarafından sunulan tek dönemli stokastik OPF modelinin çok dönemli bir uzantısıdır. Morales vd. (2013) tekil zaman dilimlerine odaklanırken, bu çalışmada zaman periyotları mobil bataryaların zamansal enerji durumları (SOC) aracılığıyla birbirine bağlanmış ve model çok dönemli karmaşık bir yapıya kavuşturulmuştur(Yetkin et al., 2024).

Sonuç Bölümünün Sunduğu Çıkarımlar

Yazarlar, akıllı şebeke ve elektrikli toplu taşıma sisteminin koordineli bir şekilde işletilmesinin, toplu taşıma operasyonlarına zarar vermeden şebeke üretim maliyetlerini düşürebileceğini ve şebekedeki yenilenebilir enerji belirsizliklerini yönetmede araç bataryalarının konvensiyonel jeneratör rampalamasına etkin bir alternatif telafi mekanizması sunabileceğini ortaya koymaktadır(Yetkin et al., 2024).

Literatür Taraması İçin Sunduğu Çerçeve

Bu makale, akıllı şebeke yönetimi ile elektrikli toplu taşıma otobüs filolarının operasyonel süreçlerini ortak bir matematiksel optimizasyon modeli altında birleştirmesi açısından literatürde merkezi bir işleve sahiptir. Güç sistemleri literatüründe dinamik veya çok periyotlu optimal güç akışı (MPOPF) modelleri sıklıkla sabit depolama birimleriyle incelenirken, bu çalışma elektrikli otobüsleri zaman ve mekanda hareket edebilen mobil depolama üniteleri olarak kurgulamaktadır. Çalışma, bağımsız sistem operatörü (ISO) ile toplu taşıma otoritesinin kararlarını sosyal planlayıcı yaklaşımıyla entegre ederek hem deterministik hem de iki aşamalı stokastik programlama yapılarıyla şebeke işletim maliyetlerini düşürme ve yenilenebilir enerji belirsizliklerini dengeleme rolü üstlenmektedir.

Önceki literatürde optimal güç akışı modelleri ile elektrikli araç şarj planlaması çalışmaları çoğunlukla birbirinden bağımsız kulvarlarda yürütülmüştür. Sabit batarya depolama sistemlerini kapsayan çok periyotlu OPF çalışmaları şebeke dalgalanmalarını düzeltmeyi hedeflerken toplu taşıma kısıtlarını göz ardı etmiştir. Öte yandan elektrikli otobüs şarj optimizasyonu yapan ulaşım araştırmaları ise şebeke fiziksel kısıtlarını ve V2G kapasitesini modele dahil etmemiştir. Bu çalışma, Morales ve arkadaşlarının (2013) sunduğu stokastik OPF yaklaşımını zaman boyutunda otobüslerin hareket ve batarya kısıtlarıyla bağlayarak ve iki farklı telafi mekanizması geliştirerek mevcut literatürün belirgin bir boşluğunu doldurmaktadır.

Literatür taraması yapacak araştırmacılar için bu çalışma, kentsel altyapı sistemlerinin disiplinlerarası entegrasyonuna dair kapsamlı bir teorik ve metodolojik çerçeve sunmaktadır. Makale, akıllı kentsel ulaşımın yalnızca bir elektrik talebi unsuru değil, aynı zamanda şebekeye esneklik sağlayan bir yan hizmet ve depolama varlığı olduğunu metodolojik olarak kanıtlamaktadır. Stokastik modeller vasıtasıyla yenilenebilir enerji belirsizliklerinin yönetilmesinde konvansiyonel jeneratör rampalaması ile otobüs filolarının ilave şarj/deşarj davranışları arasındaki ampirik ve teorik farkları ortaya koymaktadır. Ayrıca dinamik tepe fiyatlandırması ile sabit tarife politikalarının sistem tıkanıklığı ve maliyetler üzerindeki etkilerini analiz ederek altyapı taramalarına önemli bir katkı sağlamaktadır.

Kaynakça

Abdelwahed, A., van den Berg, P. L., Brandt, T., Collins, J., & Ketter, W. (2020). Evaluating and optimizing opportunity fast-charging schedules in transit battery electric bus networks. Transportation Science, 54(6), 1601–1615. https://doi.org/10.1287/trsc.2020.0982
Morales, J. M., Conejo, A. J., Madsen, H., Pinson, P., & Zugno, M. (2013). Integrating renewables in electricity markets: operational problems (Vol. 205). Springer Science & Business Media.

Tez ve Makale Araştırmalarında Kullanım

Makalenin doğrulanmış yöntemi, bulguları ve kuramsal çerçevesi; tez ve makale çalışmalarında kullanılacağı bölümle birlikte aşağıdaki üç araştırma taslağına dönüştürülmüştür.

Tez veya makalede kullanım · Giriş ve Problem Tanımı

Kentsel toplu taşıma sistemlerinin elektrikleştirilmesi, şebekeyle koordineli yönetilmediğinde pik yük artışına ve şebeke tıkanıklıklarına yol açmaktadır.

Makaledeki koordinasyonsuz işletim senaryosu sonuçları referans gösterilerek elektrikli otobüs filolarının plansız şarjının şebekede yarattığı ek maliyetler ve tıkanıklıklar akademik bir temele oturtulabilir(Yetkin et al., 2024).

Yenilenebilir Enerji Kaynaklı Akıllı Şebekelerde Elektrikli Otobüs Filolarının V2G Odaklı Stokastik Dengeleme Kapasitesinin İncelemesi

Araştırma sorusu: Rüzgar ve güneş enerjisi penetrasyonunun yüksek olduğu kentsel şebekelerde elektrikli otobüs filolarının V2G desteği jeneratör rampalama maliyetlerini ne oranda azaltır?
Yöntem taslağı: Gerçek kentsel otobüs güzergah verileri ile 24 otobüslük bir filo ve modifiye edilmiş IEEE 30-bus şebeke modeli üzerinde iki aşamalı stokastik MIQP benzetimi yapılacaktır. Örneklem büyüklüğü istatistiksel güç analiziyle belirlenecektir.

Makaleyle bağlantısı: Makalede sunulan iki aşamalı stokastik şarj/deşarj modeli (Section 4.2), rüzgar enerjisi belirsizliklerine karşı otobüslerin telafi eylemi olarak kullanımının jeneratör rampalamasına alternatif olduğunu göstermiştir(Yetkin et al., 2024).

Tez veya makalede kullanım · Kavramsal ve Teorik Çerçeve

Elektrikli otobüs filoları, akıllı şebekelerde yalnızca elektrik tüketicisi değil, V2G teknolojisiyle mobil enerji depolama ve dengeleme varlığıdır.

Makalede geliştirilen çok periyotlu optimal güç akışı modeli teorik arka plan olarak verilerek otobüs bataryalarının şebekeye yan hizmet sağlama kapasitesi açıklanabilir(Yetkin et al., 2024).

Dinamik Tepe Fiyatlandırma ve Sabit Tarife Modellerinin Elektrikli Otobüs Şarj İstasyonu Tıkanıklığına Etkisi

Araştırma sorusu: Farklı elektrik tarife yapıları (dinamik tepe fiyatlama vs. sabit fiyatlama), otobüs filolarının şarj konum tercihlerini ve şebeke hattı tıkanıklık frekansını nasıl etkiler?
Yöntem taslağı: Büyükşehir ulaşım otoritesinin şarj istasyonu verileri ve bölgesel marjinal fiyatlar kullanılarak deterministik MPOPF modeli altında 100 farklı talep senaryosu benzetim tekniğiyle simüle edilecektir.

Makaleyle bağlantısı: Makalenin 6.3 ve 6.4 bölümlerinde gerçekleştirilen fiyatlandırma ve tıkanıklık analizleri, sabit fiyatlandırmanın arbitrajı engellediğini ve şebeke tıkanıklığını artırdığını ortaya koymuştur(Yetkin et al., 2024).

Tez veya makalede kullanım · Tartışma

Yenilenebilir enerji belirsizliklerinin dengelenmesinde otobüs filolarının ek şarj/deşarj eylemleri, konvansiyonel jeneratör rampalamasına etkin bir alternatif oluşturur.

Stokastik model sonuçları kullanılarak otobüs filolarının sunduğu telafi mekanizmasının şebeke esnekliği üzerindeki iyileştirici etkileri tartışma bölümünde sentezlenebilir(Yetkin et al., 2024).

Batarya Kapasite Artışı ve Filo Büyümesinin Akıllı Şebeke İşletim Sınırları Üzerindeki Kritik Eşik Analizi

Araştırma sorusu: Elektrikli otobüs filolarının batarya kapasiteleri büyüdükçe, koordinasyonsuz şarj rejiminin şebekeyi çözümsüzlüğe sürmeden taşıyabileceği maksimum filo sınırı nedir?
Yöntem taslağı: Artan batarya kapasitesi çarpanları altında hem koordineli hem koordinasyonsuz optimizasyon modelleri koşturularak şebeke hat kısıtlarının ihlal edildiği duyarlılık ve eşik analizi gerçekleştirilecektir.

Makaleyle bağlantısı: Makalenin 6.4 bölümündeki tıkanıklık analizi, artan batarya kapasitelerinde koordinasyonsuz modelin bir noktadan sonra çözümsüz kaldığını ve koordinasyonun şart olduğunu doğrulamıştır(Yetkin et al., 2024).