Primer elektrik dağıtım şebekelerinin uzun dönem kapasite artış yatırımlarının planlama ölçütlerine dayalı dinamik optimizasyonu

Dynamic optimization of long term primary electric distribution network investments based on planning metrics

Özet

Bu çalışmada, kapasite artışa dayalı uzun dönem orta gerilim (OG) primer elektrik dağıtım şebekesi yatırımlarının dinamik optimizasyonuna yönelik geliştirilen yöntem, optimizasyon algoritmaları ve yatırımoptimizasyonunda göz önüne alınan ölçütler açıklanmıştır. Çalışma kapsamında ilk olarak dallı-budaklı OG elektrik şebekelerini eşdeğer primer şebekeye indirgeyen bir algoritma geliştirilmiştir. Böylece, primerşebekede kapasite artışına dayalı yatırım alternatiflerinin daha etkin belirlenmesi ve değerlendirilmesihedeflenmiştir. Daha sonra, eşdeğer OG primer şebeke modelinin ve alternatif şebeke yatırımlarının girdiolarak kullanıldığı karma tamsayılı programlama tekniği (KTSP) ile bir dinamik optimizasyon algoritmasıgeliştirilmiştir. Alternatif yatırımlar içerisindeki teknik ve ekonomik açılardan en uygun yatırımları,planlama dönemi boyunca (örneğin bir sonraki 10 yıl) dinamik olarak belirleyen bu optimizasyonalgoritmasının sonuçlarının değerlendirilmesine yönelik bazı planlama ölçütleri geliştirilmiştir. Böyleceyatırım alternatiflerinin rasyonelliğinin değerlendirilebilmesi amaçlanmıştır. Yatırım alternatiflerinin teknikkısıtlara etkileri DIgSILENT PowerFactory (PF) şebeke analiz yazılımı ile analiz edilmiştir. Geliştirilenalgoritmalar ve ölçütler Akdeniz Elektrik Dağıtım Şebekesinde (EDAŞ) belirlenen pilot bölgelerde başarılı bir şekilde test edilmiştir

Abstract

This paper presents methodologies of dynamic planning algorithms which are developed for optimizing longterm primary electric distribution network investments taking into account some planning metrics. First, analgorithm which calculates a representative primary network model of distribution grids whose primary andsecondary networks are intricate is developed. It is aimed to facilitate assessment of primary distributionnetwork investment requirements and thereby defining grid investment candidates effectively by this reducednetwork representation. Then, a planning algorithm, which considers the representative network model andcandidate investments as inputs, is developed based on a mixed integer programming (MIP) technique. Someplanning metrics are defined in order to assess optimum investment solutions technically and economically, which are determined by this planning algorithm among the candidate investments along the planninghorizon (e.g., 10 year). It is aimed to assess rationality of the investments through these planning metrics.DIgSILENT PowerFactory (PF) software is utilized in technical analysis to assess impacts of candidate gridinvestments on technical constraints. The algorithms and planning metrics developed in the study are testedsatisfactorily on pilot regions of Akdeniz Electric Distribution Company in Turkey