SYED ALI MASHOOD NAQVI
Tüketici-Üretici Hanelerde Optimal Enerji Temini: Karşılaştırmalı Bir Analiz
Abstract
Modern teknolojilerdeki ilerlemeler ve akıllı sistemlerin yaşamın çeşitli alanlarında yaygın şekilde entegrasyonu, akıllı enerji kullanımına olan talebi artırmıştır. Bu nedenle, enerji sistemlerine akıllı sistemlerin entegre edilmesi, özellikle iklim değişikliği ve küresel ısınma ile artan riskler göz önünde bulundurulduğunda kaçınılmaz hale gelmiştir. Şebekelerin optimizasyonu ve elektrik dağıtımının en aza indirilmesi için çok sayıda araştırma yapılmıştır.
Bu çalışma, enerji şebekelerinin optimizasyonuna duyulan acil ihtiyacı ele almakta ve küçük ölçekli şebekelerde enerji akışını optimize etmek için iki yaklaşımın güçlü ve zayıf yönlerini karşılaştırmaktadır: Doğrusal optimizasyon modeli ve pekiştirmeli öğrenme (RL). Bu amaçla her iki yaklaşım da, elektrik enerjisini batarya depolama, fotovoltaik (PV) ve kamu şebekesinden alan tek haneli evlerin bulunduğu küçük bir şebekede uygulanmıştır.
Doğrusal optimizasyon modeli, enerji optimizasyonu için bir referans olarak kullanılmıştır. RL yöntemi ise enerji kaynaklarından toplanan verileri kullanan bir gözlem alanı içerir. RL’nin temel amacı, sistemin en ucuz elektrik kaynağından akıllıca elektrik sağlamasını mümkün kılmaktır. Nihai hedef, yerel şebeke sınırlamaları dikkate alınarak elektrik maliyetini azaltmaktır. Her bir ev ile kamu şebekesi arasındaki bağlantıda maksimum güç sınırlandırılmıştır.
Sonuç olarak, bu çalışmada sunulan her iki modelin kendine özgü avantajları ve sınırlılıkları vardır. RL açısından, gelecekteki araştırmaların, farklı elektrik kaynaklarına sahip çoklu hanelere uygulandığında sistemin performansını değerlendirmeye odaklanması önerilmektedir. Bu tür senaryolar için çok etmenli bir RL modeli önemli bir gelişme olabilir. Belirtilen bu geliştirme alanları, RL tekniklerinin ilerlemesi için daha fazla araştırma gerektirmektedir.
Biyografi
Syed Ali Mashood Naqvi, Almanya’da bulunan Technische Hochschule Köln’de Yenilenebilir Enerji Yönetimi alanında yüksek lisans öğrencisidir. Araştırma ilgi alanları, enerji sistemlerinin verimliliğini artırmak amacıyla Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi entegrasyonu üzerine yoğunlaşmaktadır. Aslen Pakistanlı olan Naqvi, lisans eğitimini Pakistan’daki Taxila Mühendislik ve Teknoloji Üniversitesi’nde Makine Mühendisliği alanında tamamlamıştır. Lisans bitirme tezinde, maliyet etkin teknikler kullanarak Güneş Termal Kulesi optimizasyonu üzerine çalışmıştır.