Modeling battery sizing optimization algorithms for various use cases

Batarya enerji depolama sistemleri (BESS), enerjinin kontrol edilebilirliğini ve şebeke esnekliğini arttırmaktadır. BESS yatırımlarındaki en önemli konulardan bir tanesi çeşitli ihtiyaçlara yönelik olarak optimal BESS boyutlandırmasıdır. Bu tezde tüketici, üretici ve üreten-tüketici (prosumer) için optimal batarya boyutlandırma metodolojisi geliştirmek hedeflenmiştir. Karmaşık Tamsayılı Lineer Programlama ve Karmaşık Tamsayılı Kuadratik Programlama yöntemleri kullanılarak tüm son kullanıcı tiplerinin farklı amaçlar ile kullanabileceği optimal batarya boyutlandırma algoritmaları geliştirilmiştir. Bu matematiksel modellemenin avantajı küçük değişiklikler ile farklı senaryo kısıtları için uyarlanabilmesidir. Optimizasyon algoritmalarından geleceğe yönelik daha gerçekçi sonuçlar alabilmek için çeşitli tahmin algoritmaları kullanılmıştır. Üretim, tüketim, ve elektrik market verilerini tahmin edebilmek için yapay sinir ağları (ANN), derin sinir ağları (DNN), ve Uzun-Kısa Süreli Bellek modelleri kullanıldı. Tahminleme algoritmaları ile hem akıllı şebeke ekosisteminde tahminleme algoritmalarının önemi vurgulanmış hem de geleceğe yönelik ihtiyaçların tahmin edilebilmesi hedeflenmiştir. Tahminleme yöntemleri ve optimizasyon algoritmaları Python ortamında geliştirilmiştir. Pandas, numpy, sklearn, keras, cvxpy kütüphaneleri aktif olarak kullanılmıştır. Akıllı şebeke konsepti kapsamında yapılacak yatırımlar için faydalı bir çalışma olması umulmaktadır.