Akıllı Şebekeler.

Transkript

1 Akıllı Şebekeler Mehmet TÜMAY 1, Taner TOPAL 2 1 Çankırı Karatekin Üniversitesi, Meslek Yüksekokulu Elektronik ve Otomasyon Bölümü, Çankırı 2 Kırıkkale Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Kırıkkale mtumay@karatekin.edu.tr, ttopal@kku.edu.tr Özet: Günümüzde elektrik enerjisi üretim, iletim ve dağıtım teknolojilerinde biliģim teknolojilerinin kullanımı yaygınlaģmaktadır. Akıllı Ģebekeler olarak isimlendirilen sistemler geleneksel yöntemlerin tıkandığı noktalarda üretici ve tüketiciye kolaylıklar sağlayabilmektedir. Kullanılan donanım elemanları ve yapılacak yazılımlar yardımıyla iki yönlü iletiģim sağlayan bu sistemler üzerinde yapılan çalıģmalar gün geçtikçe artmaktadır. Bu çalıģmada akıllı Ģebekeler donanım ve yazılım yapısı hakkında bilgiler verilip ülkemizde yapılabilecek çalıģmalar hakkında geleceğe yönelik düģüncelere yer verilmiģtir. Anahtar Sözcükler: Akıllı ġebekeler, genetik algoritma Smart Grids Abstract: Nowadays, the widespread use of information technologies in electricity production, transmission and distribution technology. System called smart grids can provide manufacturers and consumers to easily clog the point where the conventional method. The studies on these systems provide two-way with the help of hardware and software components to be used in communication is increasing day by day. In this study, the ideas for the future smart grid places about the work that can be done in our country have been given information about the structure of hardware and software. Keywords: Smart Grids, genetic algorithm 1. Giriş Artan dünya nüfusu ve endüstriyel büyümeler elektriğe olan talebi arttırmaktadır. Fosil yakıtlardan elde edilen elektrik enerjisi çevresel kirlilik kaygılarını arttırmaktadır. Konutlarda ve sanayide kullanılan elektriğin üretimi için alternatif enerji kaynaklarına yönelim vardır. Elektrik enerjisi elde etmek için rüzgâr ve güneģ enerjileri alternatif enerji kaynakları olarak günümüzde kullanılan kaynaklar arasındadır. Alternatif enerji kaynaklarından elde edilen elektik enerjisi elektrik Ģebekesine bağlantısız sistemlerde kullanılabildiği gibi Ģebeke bağlantılı sistemler de bulunmaktadır [1-2]. Akıllı Ģebeke olarak isimlendirilen bu sistemler elektrik ihtiyacının bir kısmını kendi üretmekte, yoğun kullanımın olmadığı zamanlarda elektrik enerjisini depolayabilmekte ve yeri geldiğinde bu enerjiyi sisteme satabilmektedir[3]. Elektrik Ģebekesindeki tüm noktaların uyanık, tepkili, adaptif, maliyet açısından uygun, çevre ile dost, eģ-zamanlı, esnek, kuvvetli ve her sistemle bağlanabilen bir yapıda olması AKILLI ġebeke yapısını oluģturmaktadır [4]. Akıllı Ģebeke teknolojilerindeki son geliģmelerin yanı sıra akıllı sayaçların da artarak yaygınlaģtırılması ile modern akıllı bina ortamlarında elektrik kullanımı, her an tespit edilebilir hale gelmiģtir. Böylece, elektrik Ģirketleri yoğun zamanı göz önünde bulundurarak farklı zaman aralığında farklı elektrik fiyatı uygulayabilmektedir. Akıllı binalar için akıllı metre ve elektriğin gerçek zamanlı fiyatlandırmasını benimseyerek güç tüketimi zamanlama algoritmaları üzerinde çalıģılmaktadır. Bu algoritmalar dinamik elektrik fiyatlarının değiģimine göre her elektrik cihazının güç modunu değiģtirmekte ve elektrik kullanımını, gerçek zamanlı görev çizelgeleme problemi olarak ele alarak, üstel zaman karmaģıklığına sahip bir arama problemini olan bu problemi çözmeye çalıģmaktadır. 2. Akıllı Şebekeler Akıllı ġebekeler, geleneksel elektrik dağıtım sistemlerinin ürettiği enerjinin verimli, güvenilir biçimde tüketimi için üreticiyle tüketici arasında iletiģim yeteneğine sahip olan yapılardır. Akıllı ġebeke verimli, sürdürülebilir, ekonomik ve güvenilir elektrik sağlanması için ona bağlı olan kullanıcıların - üreticilerin, tüketicilerin ve hem üretip hem tüketenlerin - hareketlerinin akıllıca bütünleģtiği elektrik ağıdır [5].

2 i. Güç Katmanı: Elektrik üretim, iletim, dağıtım, depolama ve tüketimiyle ilgili olan katmandır. ii. Kontrol Katmanı: Veri toplama ve aktarma için akıllı algılayıcı, ölçüm ve sürücü sistemlerini içerir. iii. Veri ĠletiĢim Katmanı: Doğru ve etkin veri iletiģimini sağlayan yapıyı içerir. iv. Güvenlik Katmanı: Veri gizliliği, güvenliği, doğruluğu ve Ģifrelenmesi iģlemlerinin yapıldığı katmandır. v. Uygulama Katmanı: bilgi teknolojileriyle farklı güç uygulamaları için karar verilmesini sağlayan katmandır. Şekil 1. Akıllı ġebeke Mimarisi [6] Akıllı Ģebekelerin ana hedefinde; kayıp ve kaçak oranını azaltarak enerjiyi verimli kullanmak olmakla birlikte; rüzgâr ve güneģ gibi yenilenebilir enerji kaynaklarından üretilen enerjiyi sistemle bütünleģtirmek te hedefler arasındadır. Bunun için elektrik hatlarının iyileģtirilmesi, ileri ölçüm altyapısı oluģturulması, akıllı binaları sistemle birleģtirecek, akıllı yönetim sistemlerinin kurulması gerekmektedir. Bu entegrasyonlar Akıllı ġebekeleri yüksek bütçeli projeler olarak gösterse de elde edilecek tasarrufla bu harcamaların kısa bir sürede kendini amorti edebileceği öngörülmektedir [7]. Akıllı Ģebekelerde mevcut elektrik altyapısıyla biliģim altyapısı birleģtirilmektedir. Akıllı Ģebekelerin bileģenleri arasında iletiģim kurulabilmesi önem arz etmektedir. Hem yazılım hem de donanım alanındaki maliyet azaltıcı çalıģmalar ve ortak standartların belirlenmesi gerekmektedir. Bunun için IEC protokolünün belirleyici bir rol oynayacağı görülmektedir [9] Akıllı Şebeke Bileşenleri Akıllı ġebekelerin yazılım ve donanım bileģenleri vardır. Donanım bileģenleri olarak akıllı sayaçlar ve akıllı ev aletleri göze çarpmaktadır. Yazlım olarak Veri altyapısı, internet tabanlı sistemler, sezgisel çalıģan yönlendirme yazılımları sayılabilir Donanım Bileşenleri Akıllı sayaçlar akıllı ev aletleri ile iletiģime geçip bunların çalıģmasını kontrol edebilen yapıya sahip cihazlardır. Elektrik fiyatlandırmasının değiģken olduğu durumlarda az maliyle iģlerin yürütülmesinde iģ görürler. Böylece üreticiyle tüketici arsında dengeli yük kullanımına katkıda bulunurlar. Tüketici ve enerji sağlayıcı Ģirket arasında iki yönlü iletiģim gerçekleģtirir ve fiyatlandırma verilerini toplanmayı, güç kesintilerini belirlemeyi ve arıza durumunda personelin hızlıca doğru adrese yönlendirilmesini sağlar. Tek fazlı Çok fazlı direk Çok fazlı indirek Şekil 3. Akıllı sayaçlar [7]. Şekil 2. Elektrik ve bilgi altyapısının birleģimi ile akıllı Ģebekenin oluģumu [8]. Akıllı ġebeke yapısı 5 katmandan oluģmuģ bir model olarak ifade edilir. IEC yapısında tanımlanan akıllı cihazlar (IED Intelligent Electronic Device) hızlı ve dijital haberleģme sağlamaktadır ve IP tabanlı adresleri vardır. Ġletilen mesajın içinde MAC(Media access control) adresi yer alır. Bu hangi cihazın bu mesajı alacağını belirler. Bu mesajlaģma açma, kapama, bekletme ve izin verme iģlemlerini yapmakta

3 kullanılır. Bilgi gönderimi ve alımı ethernet anahtarıyla yapılmaktadır. Relay1/XCBR1$ST$Loc$stVal Veri bileģeni Veri anlamı Relay1 Mantıksal Cihaz XCBR1 Mantıksal Düğüm noktası ST Fonksiyonel Kısıt Loc Veri stval Verinin özelliği Tablo 1. IEC de kullanılan örnek bir veri Akıllı soket bir cihaz ve elektrik prizi arasına yerleģtirilir ve cihazın elektrik kullanım bilgilerini izler; aynı zamanda akıllı ölçer ile iletiģim kurmak yeteneği vardır ve cihazın elektrik durumunu kontrol eder. Yakın zamanda Ev alan ağı (HAN) üzerinden akıllı cihazlar için standart iletiģim protokolleri oluģturulmuģtur, akıllı ev aletleri kendilerini akıllı sayaçlar ile iletiģim yeteneği geliģtirilmektedir ve uzaktan kontrol edilebilirler [10], [11], [12], [13]. içinde makul bir zamanlama bulabilirler. Bu algoritmalardan biri Genetik Algoritmadır. Güç tüketimi zamanlama problemi; çoklu-iģlemcili sistemlerde gerçek zamanlı görev zamanlama problemine benzer Ģekilde birden fazla görevi planlayarak onları yürütebilir. Bu problem polinomal olmayan zor bir yapıya sahiptir. Sadece tüm olası kombinasyonlar sıralanarak ve bunları değerlendirilerek sonuca ulaģmak problemin arama alanının karmaģıklığını O (2MN) yapar burada M görevlerin sayısını ve N zaman dilimlerinin numarasıdır. Örneğin, eğer 23 elektrikli cihazın zamanlamasında zamanlayıcı bir gün içinde her 30 dakikada bir cihazların açık/ kapalı olmasına karar vermesi gerekiyorsa, olası zamanlama 2 23 * 24 * 2 olur ki bu eder. Son model bilgisayar sistemleri ile bile, bu asgari elektrik ücretlerini bulmak neredeyse imkânsızdır. Enerji depolama teknolojisi Elektriksel Mekaniksel Kimyasal Bileşenleri Süper kapasitör/ultra kapasitör, Mikro Süperiletken manyetik enerji depolama- SMES, Genis SMES ) Yüksek güç volanlar, pompalı hidroelektrik, Sıkıstırılmıs hava enerji depolama(caes) Sodyum Sülfür-NaS pilleri, Kursun-asit pilleri, Lityumiyon pileri, Metal hava pilleri, Nikel kadminyum- NiCd pilleri, Yakıt hücreleri, Akıs Çinko bromür-znbr Bundan dolayı, makul bir zaman içinde yaklaģık zamanlama programını bulmak için evrimsel hesaplama yöntemini kullanarak büyük arama alanı azaltılabilir. Özellikle, doğal seleksiyon ve popülasyon genetiğine dayalı bir olasılık arama yöntemi olarak genetik algoritmada zamanlamaların belli bir sayısı baģlangıçta oluģturulur ve bunların oluģturduğu zamanlamalar baģlangıç kümesidir. Zamanlama kümeleri arasında, iki zamanlama seçilir ve daha sonra çaprazlama ve mutasyon iģlemleri ile bir zamanlama olarak birleģtirilir ve sonra zamanlama kümesi yeni oluģturulan zamanlamayla, eski küme zamanlaması değiģtirilerek geliģtirilir. Zamanlama kümesi yakınsayana kadar bu iģlem tekrarlanır [14]. Tablo 2. Akıllı Ģebekedeki enerji depolama teknolojileri[15] Yazılım Yönü Akıllı yazılımlar yardımıyla, önceden belirlenmiģ kullanıcı tercihlerine göre elektrik enerjisinin ne zaman tüketileceği belirlenebilir. Bu da elektrik tüketimi ve üretimi üzerinde oldukça önemli bir etkiye sahip olan tepe yükleri indirgeyerek iki taraf için de fayda sağlar. Elektrik kullanımının zamanlama problemini gerçek zamanlı görev zamanlama sorunu olarak bir üstel zaman karmaģıklığı olan bir karmaģık arama problemi olduğu görünür. Sezgisel algoritmalar büyük arama alanı azaltan etkili sezgisel evrim teorisine dayanan ve uygulanabilir zaman bütçe Şekil 4. Güç zamanlaması için genetik algoritma adımları.

4 3. Enerji Yönetimi Elektrik üretimindeki kaynakların çeģitliliği ve bunların konumunun farklılığından dolayı dağıtık yapıya sahip olan elektrik enerji sistemleri son zamanlarda yenilenebilir enerji kaynaklarının da serbestlik kazanması ve sisteme dâhil olmasıyla yönetiminin zor olduğu bir yapıya sahiptir. Enterkonnekte çalıģması gereken bu yapının yönetimi için elektrik üretim iletim ve dağıtım sistemlerinin ileriye dönük tahminleri de içeren bir anlayıģ ile yönetilmesinde akıllı Ģebekelerin önemi daha da artmaktadır. EPDK nın yayınladığı elektrik piyasası mevzuatında Elektrik Dağıtımı ve Perakende SatıĢına ĠliĢkin Hizmet Kalitesi Yönetmeliği ne göre; elektrik enerjisi elde etmede süreklilik ve kalite bakımından otomatik izleme sistemlerinin hayata geçirilmesi için BiliĢim Teknolojileriyle çalıģmak gerekmektedir. Yük AkıĢı Analizi, Kısa Devre Analizi, Harmonik ve Fliker Analizi, Dinamik Analizler, Topraklama Analizleri, Yalıtım Koordinasyonu Analizleri yapılması gereken analizler arasındadır. Bunlar için durum tahmini yöntemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. 4. Sonuçlar Bu çalıģmada akıllı Ģebekeler tanıtılmıģ ve akıllı metre ve geliģmekte olan akıllı Ģebeke ortamlarında akıllı binalar için elektrik zamanlı fiyatlandırmayı kullanmak için kullanılan cihazlar ve algoritmalardan genetik algoritmanın tatbiki ile güç tüketimi zamanlama algoritmasının yapılabileceği dile getirilmiģtir. Bu önerilen zamanlamayla tepe anda güç tüketimini azaltarak güç kullanım eģitsizliklerini hafifletmeye katkı sağlaması beklenmektedir. Ayrıca zamanla değiģen fiyatlara tüketicinin gerçek zamanlı yanıtı dinamik fiyatlandırmaya bağlı baģarısında yararlı olacaktır. Ülkemizde yasal düzenlemeler yapılmakla birlikte, enerji üretim ve nakil hatları güçlendirilirken akıllı ölçüm ve veri iletimi teknolojilerinin eklenerek Ģebekenin akıllı hale getirilmesi yönünde adımlar atılmasıyla enerji piyasasında değiģken koģullar karģısında talep adaptasyonu, kesintileri tahmin etme ve arızaları otomatik giderme, dağıtık enerji üretim merkezlerinin planlaması da akıllı Ģebekeler sayesinde yapılabilecektir. 5. Referanslar [1] Ekmekci, F., Tenruh, M., Elektrik Enerjisi GüneĢten Sağlanan Bir ĠĢ Ġstasyonunun Kablosuz Veri Takibinin Yapılması 2014 Akademik Bilişim Konferansı, Mersin, (2014). [2] Lo, C., Ansari, N., The Progressive Smart Grid System from Both Power and Communications Aspects, IEEE Communications Surveys & Tutorials, Vol. 14, No. 3,( 2012). [3] Kıray, V., ġağbansua, L. Topal, T.,, Utilization of Energy Storage Systems Charged From Grid in Buildıngs And Comparison with Solar Systems Power in Unity: a Whole System Approach, IET Conference on, Page(s): 1 27, (2013). [4] Massoud, S., Wollenberg, B., Toward a Smart Grid,IEEE power & energy magazine, october (2005). [5] Ekanayake, J., Lıyanege, K.,Jıanzhong, W., Yokoyama, A., Jenkıns, N., Smart Grid Technology And Applications, UK, Wiley, ,( 2012). [6] Okyay, G., Akıllı Elektrik ġebekelerinde SIP Protokolünün Kullanımı,İstanbul Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi Haziran, (2012). [7] KIRMIZIOĞLU, E., Akıllı ġebeke Stratejileri ve Örnek Projeler, Akıllı Şebekeler ve Türkiye Elektrik Şebekesi nin Geleceği Sempozyumu, (2013). [8] Ġmeryüz, M., Akıllı ġebekeler ve Verimlilik, 2. Ulusal Enerji Verimliliği Forumu, Ġstanbul, Ocak (2011). [9] Dönmez. M. Akıllı ġebekeler ve Entegrasyon, Akıllı Şebekeler ve Türkiye Elektrik Şebekesi nin Geleceği Sempozyumu, (2013). [10] Lien,C., Bai, Y., Chen, H., and Hung,C., Home Appliance Energy Monitoring And Controlling Based On Power Line Communication, Proc. Int l Conf. Consumer Electron., ICCE, pp.1-2., (2009). [11] Yi, P., Iwayemi, A., and Zhou, C., Developing Zigbee Deployment Guideline Under Wifi Ġnterference For Smart Grid Applications IEEE Trans. Smart Grid, vol.2, no.1, pp , (2011). [12] Han, D., and Lim, J., Design and Implementation of Smart Home Energy Management Systems Based on ZigBee, IEEE Trans. Consumer Electron., vol.56, no.3, pp , (2010).

5 [13] Gungor, V., Sahin, D., Kocak, T., Ergut, S., Buccella, C., Cecati, C., Hancke, G., Smart Grid Technologies: Communication Technologies and Standards, IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol.7, no.4, pp , (2011). [14] Lee, E., Bahn, H., A Genetic Algorithm Based Power Consumption Scheduling in Smart Grid Buildings, Information Networking, (2014). [15] KOCAMAN, B., Akıllı ġebekeler ve Mikro ġebekelerde Enerji Depolama Teknolojileri Akıllı Şebekeler ve Türkiye Elektrik Şebekesi nin Geleceği Sempozyumu, (2013).