Affiliation:
1. KONYA TEKNİK ÜNİVERSİTESİ
Abstract
Günümüzde elektrik enerjisine olan talep, sosyal yaşam, endüstriyel uygulamalar ve sanayileşmeye bağlı olarak gün geçtikçe artmaktadır. Enerji talebinin artmasıyla birlikte yenilenebilir enerji kaynaklarının (güneş, rüzgar, hidrojen vs.) kullanımının önemi de artmıştır. Yenilenebilir enerji kaynaklarının bir güç sistemine dahil edilmesinden sonra ortaya çıkması muhtemel teknik problemlerin incelenmesi gereklidir. Bu teknik problemler genel olarak “Güç Kalitesi” adı ile birlikte değerlendirilebilir. Güç kalitesi; harmonikler, gerilim dalgalanması, güç katsayısı ve fliker gibi birçok parametreyi içinde barındırmaktadır. Bir güneş enerji santralinin endüstriyel firmalarda güç sistemine dahil edilmesinde sonra besleme gerilimi, harmonik ve güç katsayısı değerlerinde değişim meydana gelebilir. Bu yüzden şebekeden çekilen elektrik enerjisinin aktif, reaktif ve harmonik değerlerinin sürekli takip edilmesi gerekmektedir. Reaktif/aktif enerji oranları sınır değerleri Enerji Piyasası Değerlendirme Kurumunun belirlediği sınırlar içerisinde olması gerekmektedir. Reaktif yüklerin aktif yüklere oranlandığında güç faktörünün de değişimi söz konusudur. Bu çalışmada; ölçümü yapılan güneş enerji santrali, reaktif/aktif oranı, harmonik ve gerilim sapması yönünden değerlendirilmiştir. Firmalarda GES bağlandıktan sonra yapılan analizler sonucunda yüklerin sistem üzerinde oluşturabileceği sorunlar tespit edilip çözüm önerisi sunulmuştur.
Publisher
Konya Muhendislik Bilimleri Dergisi
Reference20 articles.
1. Al-Dahidi, S., Ayadi, O., Alrbai, M., Adeeb, J. 2019. "Ensemble approach of optimized artificial neural networks for solar photovoltaic power prediction". IEEE Access, 7, 81741–81758.
2. Ayyagari, S.B., (2011), Artificial neural network based fault location for transmission lines, University of Kentucky Master's Theses.
3. Baysal, M., “Güç Sistem Gerilim Kararlılığında Yük Modellemelerinin Önemi̇”, 2008
4. Çaylı, H. 2008. "Finansal Tahminde Yapay Sinir İletim Ağlarının Kullanımı ve Bir Örnek Uygulama".
5. Eseye. A. T. Zhang, J., Zheng, D., Ma, H. and Jingfu, G. (2017). Short-term wind power forecasting using a double-stage hierarchical hybrid GA-ANN approach. 2017 İEEE 2nd İnternational Conference on Big Data Analysis, 552-556.
Cited by
1 articles.
订阅此论文施引文献
订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献