Artan çevresel baskılar sebebiyle hibrit yenilenebilir enerji sistemlerinin
(HRES) kullanımının küresel ölçekte artması beklenmektedir. Dolayısıyla mevcut
yenilenebilir enerji kaynaklarını verimli ve ekonomik bir şekilde kullanırken
çevreye etkilerin azaltılmasını hedefleyen modellere ihtiyaç olacaktır. Bu amaçla,
ilk olarak hibrit yenilenebilir enerji sistemlerinin (HRES) optimum boyutlandırma
problemi ile ilgili literatür kapsamlı olarak araştırılmış ve bu problem çeşitli
yönlerine göre sınıflandırılmıştır. Elde edilen bulgular ile güncel eğilimlerin altı
çizilerek enerji ve çevre alanındaki araştırmacılar, yöneticiler ve karar vericiler
için kapsamlı ve zengin bir içerik sunulmuştur ve yeni çalışmalara kaynak
oluşturulması amaçlanmıştır.
Literatür incelemesi sonucunda, şebekeye bağlı HRES’lerin (GC-HRES)
çok amaçlı optimizasyonu konusunda araştırma yapılmasına ihtiyaç duyulduğu
belirlenmiştir. Bu tez çalışması, enerji depolama sistemi olmayan şebekeye bağlı
HRES’lerin (GC-HRES-WS) optimum boyutlandırılması alanında ekonomik ve
çevresel kriterleri göz önüne bulunduran ve literatürde nadiren entegre bir şekilde
kullanılan kısıtları bütünsel olarak birleştiren genelleştirilmiş bir ağırlıklı çok
amaçlı karma tam sayılı doğrusal programlama (WMO-MILP) modeli önererek
ilgili literatürün gelişimine katkı sağlamaktadır. Çok amaçlı model, toplam
maliyetin net bugünkü değerinin minimizasyonu ve yıllık CO2 emisyonunun
minimizasyonu olarak belirlenen amaç fonksiyonlarına atanan ve karar vericinin
maliyet temelli, çevre temelli veya kısmen maliyet ve çevre temelli önceliklerini
temsil eden ağırlıklar sayesinde maliyet ve CO2 emisyonu arasındaki ödünleşimi
değerlendirmektedir.
Önerilen modelde, meteorolojik verilerin ve elektrik talebinin stokastik
doğasını ele almak için Monte Carlo simülasyonu yaklaşımı ile optimizasyon
süreci birleştirilmiştir. Modelin değerini ve uygulanabilirliğini göstermek için
çeşitli duyarlılık analizleri ile birlikte bir vaka analizi üzerinde çalışılmıştır.
Elektrik üretiminde yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımının ve dolayısıyla
CO2 emisyonun azaltılmasının teşvik edilmesi tezin uygulamaya katkılarıdır.
It is expected to increase the use of hybrid renewable energy systems
(HRES) in the world due to the growing environmental concerns about emissions
resulting from fossil fuels. Therefore, it is necessary to develop models to use the
existing renewable energy sources efficiently and economically while reducing
the negative environmental effects. In this thesis, at first, an extensive literature
review study has been conducted on HRES optimum sizing problem and the
problem has been classified according to its various aspects. Using the findings,
the current trends have been underlined and an extensive content has been
presented for researchers, managers, and decision-makers in the field of energy
and environment. Besides, it is aimed to provide a basis by in-depth analyzing the
issue of the HRES optimal sizing problem for new studies.
As a result of a detailed literature review, it is found that there is a need for
studying the multi-objective optimization of grid-connected HRES (GC-HRES).
This thesis contributes to relatively less studied area of the literature by proposing
a generalized weighted multi-objective mixed-integer linear programming
(WMO-MILP) model considering economic and environmental issues for the
optimal sizing of the GC-HRES without storage (GC-HRES-WS). The WMOMILP
model holistically combines the constraints which are rarely considered in
an integrated way in the literature. In the multi-objective model, minimization of
the net present value of total cost and minimization of annual CO2 emission are
the objective functions. The proposed WMO-MILP model is capable of
evaluating the trade-off between economic and environmental objectives by
allocating them various weights resembling the decision maker’s cost-based,
environmental-based, or partially cost- and environmental-based priorities.
In the model, the Monte Carlo simulation approach has been combined
with the optimization process to take into account the stochastic nature of
meteorological data and electricity demand. Finally, a case study with various
sensitivity analyses has been analyzed to show the value and applicability of the
model. Encouraging the use of renewable energy sources in electricity generation
and, thus reducing CO2 emissions are the practical contributions of this thesis.
