Dağıtık Güneş Enerji Santralleri ve ESS'e Dayalı Hane İçi Enerji Verimliliği Yönetim Stratejisi Üzerine Araştırma

1 ZigBee Tabanlı Akıllı Ev Sistemi

Bilgisayar teknolojisi ve bilgi kontrol teknolojisinin sürekli gelişmesiyle birlikte, akıllı evler hızla ilerlemiş durumdadır. Akıllı evler sadece geleneksel konut fonksiyonlarını korurken, aynı zamanda kullanıcıların ev cihazlarını kolayca yönetmelerine de olanak tanır. Hatta ev dışında bile, kullanıcılar iç durumu uzaktan izleyebilir, bu da ev enerji verimliliği yönetimini sağlayarak yaşam kalitesini önemli ölçüde artırmaktadır.

Bu makale, üç bileşenden oluşan (ev ağı, ev sunucusu ve mobil terminal) ZigBee tabanlı bir akıllı ev sistemi tasarlamaktadır. Sistem basit, etkili ve yüksek ölçeklenebilirliktedir, yapısı Şekil 1'de gösterilmiştir.

1 ZigBee Tabanlı Akıllı Ev Mimarisi
1.1 Ev Ağı

Ev ağı, kontrol edilebilir yükleri düğüm olarak bağlayarak iç veri iletimi ve çoklu enerji yönetimi için merkezi temel görev görür. Kablosuz (ZigBee) çözümlerin kablosuz çözümlere göre daha esnek, güvenilir ve ölçeklenebilir olması tercih edilmektedir. IEEE 802.15.4 üzerinde inşa edilen ZigBee, düşük maliyet, güç tüketimi ve karmaşıklık ile yüksek güvenliği sunar. Uygun fiyatlı çipleri sistem donanım maliyetlerini düşürmektedir. Ağ şunları içerir:

• Koordinatör: ZigBee ağını yönetir (CC2530 tabanlı, IAR derlenmiş), doğrudan bağlantılı topoloji ile tipik evleri kapsar.

• Uç Düğümler: Ölçüm/anahtarlama (akıllı priz olarak) ile entegre, veri toplama ve “kontrol + izleme” kapanış komutlarını yürütme.

1.2 Ev Sunucusu

Sunucu, sistemin “veri-kontrol çekirdeği” görevini görerek şunları ele alır:

• Veri Merkezi: ZigBee (seri port üzerinden) ve mobil terminaller (Socket yoluyla) arasında bilgi alışverişini sağlar.

• İşlem İzleme: Yük durumunu izler, anahtarları kontrol eder ve elektrik verilerini depolar.

• Enerji Verimliliği Beyni: Yük/fotoovoltaik verilerini analiz ederek zamanlama optimizasyonu yapar, enerji yönetimi döngüsünü kapatır.

1.3 Mobil Terminal

Android tabanlı (Eclipse + Java), terminal şunları sağlar:

• Durum Görünürlüğü: Sunucudan gönderilen elektrik bilgilerinin gerçek zamanlı görüntülenmesi.

• Uzaktan Kontrol: Yükleri dolaylı olarak kontrol etmek için komut gönderir.

• Esnek Zamanlama: Özel yük zamanlamaları ayarlama (örneğin, zaman dilimine göre fiyatlandırma).

2 Ev Enerji Verimliliği Yönetimi Tasarımı
2.1 Sistem Mimarisi ve Mantığı

“Akıllı ev + PV + enerji depolama” entegrasyonu, sunucuda verimlilik stratejilerini yerleştirerek “topla → model oluştur → optimize et” döngüsü oluşturur:

• Veri Katmanı: Yük ve PV verilerini birleştirir.

• Model Katmanı: Optimal şemalar aracılığıyla PV kullanımı, depolama ve yük arasındaki dengeyi sağlar.

• Kontrol Katmanı: PV/depolama işlemlerini ve yük zamanlamasını “maliyet-verimlilik” hedefleri için koordine eder (yapı Şekil 2'de).

2.2 Temel Bileşenler ve İşbirliği

Ana bileşenler (PV dizileri, piller, inversörler, sunucu, yükler) şu şekilde çalışır:

• PV Dizileri: Inversörler aracılığıyla MPPT etkinleştirilmiş, gerçek zamanlı çıkışını sunucuya gönderir.

• Enerji Depolama: Ağ bağlantılı, PV fazlası sırasında şarj olup, azalma sırasında boşaltılır (ağ etkileşimini ölçer).

• Sunucu: Inversör/prizlere bağlanır, verimlilik kurallarına göre cihazları ayarlayarak enerji akışını optimize eder.

2.3 Yük Sınıflandırması ve Zamanlama

Yükler, zaman dilimine göre fiyatlandırmaya dayalı zamanlama için üç türe ayrılır:

• Kritik Yükler (örneğin, aydınlatma): Sabit zaman, ayarlanamaz.

• Ayarlanabilir Yükler (örneğin, klima): Değişken talep, güç ayarlanabilir.

• Kaydırılabilir Yükler (örneğin, yıkama makineleri): Zaman esnek, verimlilik için merkezi.

Sunucu, kaydırılabilir yükleri akıllı prizler aracılığıyla kontrol ederek, zirveleri kesip vadiye doldurarak maliyetleri düşürür ve ağı istikrarlaştırır.

3 Ev Enerji Verimliliği Yönetimi İçin Matematiksel Model ve Kontrol Stratejisi
3.1 Ev Enerji Verimliliği Yönetimi İçin Matematiksel Model

Ev enerji verimliliğini hassas bir şekilde yönetmek için toplam elektrik maliyeti için matematiksel bir model oluşturulmalıdır. Bu makale "günlük" kontrol döngüsü kullanır, 24 saati n eşit zaman dilimine böler. Sürekli problemleri ayrıklaştırarak (n yeterince büyük olduğunda her dilim bir "mikro eleman"a yaklaşır ve değişkenler dilim içinde sabit kabul edilebilir). t-inci dilimde, "ev yük gücü, fotovoltaik üretim gücü, batarya şarj/boşaltma gücü ve ağ etkileşim gücü" arasındaki dinamik dengeye dayanarak, sistem güç dengesi denklemi elde edilir:

t-inci zaman diliminde güç değişkenleri aşağıdaki gibi tanımlanır:

• P_G^t: Ağ etkileşim gücü (giriş için pozitif, çıkış için negatif);

• P_A^t: Toplam ev yük gücü;

• P_b^t: Batarya şarj/boşaltma gücü (boşaltma için pozitif, şarj için negatif);

• P_PV^t: Fotovoltaik (PV) üretim gücü (güneş radyasyonu, sıcaklık, nem vb. etkiler altındadır ve PV güç tahmin modelleriyle öngörülebilir).

Ev PV sistemi, "öz tüketim + fazla güç ağa verme" modeli altında çalışır. Fazla elektrik ağa verme geliri oluşturur ve PV üretimi destek alır. Zamanlı fiyatlandırma (zirve saatlerde yüksek, otop saatlerde düşük) göz önüne alındığında, toplam elektrik maliyeti şu şekilde hesaplanır:Toplam Maliyet=Ağ Satınalma Maliyeti−Ağ - Verme Geliri−PV Destekleri

Bir günlük döngünün n dilime bölünmesi durumunda, toplam maliyet modeli, belirli zaman dilimlerine özgü maliyetlerin toplamına ayrılarak, dinamik fiyatlandırma senaryolarına uygun olarak daha hassas hale getirilebilir.

Formülde: C, evin toplam günlük elektrik maliyetini temsil eder; f_PV fotovoltaik güç üretim desteği birim fiyatını ifade eder; 24/n bir zaman diliminin süresidir.
Formül (2)'deki f_t ifadesi

Formülde: f_C^t, t-inci zaman dilimindeki kullanıcı için elektrik fiyatı, farklı zaman dilimlerine göre zirve saat fiyatı ve otop saat fiyatı olmak üzere ikiye ayrılır; f_R ağa verilen fazla elektrik için elektrik fiyatı. f_C^t, f_R ve f_PV değerleri gün boyunca herhangi bir anda bilinir. Ev yükünün toplam gücü P_A^t, t-inci zaman dilimindeki tüm kaydırılabilir yüklerin ve diğer yüklerin gücünün toplamına eşittir.

Formülde: P_L,i i. kaydırılabilir yükün çalışma gücüdür; T_L,i i. kaydırılabilir yükün başlatma süresidir; Δ t_i  i. kaydırılabilir yükün çalışma süresidir; [t_i^s, t_i^e] i. kaydırılabilir yükün başlatma zaman aralığıdır. P_L,i, Δ t_i, t_i^s ve t_i^e kesin değerlerdir.

Diğer yüklerin elektrik gücü P_else,j^t bilinirken, kaydırılabilir yüklerin elektrik gücü farklı başlatma zamanlarına göre değişir ve T_L,i belirsiz bir değerdir. T_L,i farklı olduğunda, hane içi yükün toplam gücü P_A^t buna göre değişir, bu da hane içi toplam elektrik maliyetini C değiştirir.

3.2 Kontrol Stratejisi

Ev enerji verimliliği yönetiminin temel amacı ekonomik kazançları maksimize etmektir, özellikle "hane içi toplam elektrik maliyetini C minimize etmek" olarak ifade edilen bir amaç fonksiyonu oluşturmakla ilgilidir.

Kaydırılabilir yük modeline dayanarak ve zaman dilimli fiyatlandırma mekanizması ile birleştirerek, kaydırılabilir yüklerin başlatma zamanlarını \(T_{\text{L},i}\) ayarlayarak, hane içi toplam yük güç eğrisini dinamik olarak optimize edebilir, böylece elektrik tüketimi zamanlaması açısından toplam maliyeti azaltabilirsiniz.

Güneş Enerjisi ve Enerji Depolama için Koordineli Kontrol Mantığı

Fotovoltaik (PV) güç üretim ve enerji depolama bataryaları için farklı zaman dilimleri için kontrol stratejileri oluşturulmuştur:

• Zirve Süreleri: PV güç üretimini tamamen tüketmeye öncelik verin. Eğer PV çıkışı > yük gücüyse, fazla elektrik ağda satışa sunulur. Eğer PV çıkışı < yük gücüyse, batarya güç sağlama için önceliklidir (batarya şarj durumu > minimum değeri). Batarya tükenmiş olduğunda, yetersiz kısım ağdan sağlanır.

• Düşük Talep Süreleri: Batarya maksimum şarj gücüyle enerji depolamak üzere şarj edilir. Tüm yük elektriği ağından sağlanır, düşük fiyatlı düşük talep elektriği kullanılarak "vadi doldurulur" ve zirve dönemleri için enerji depolanır.

Batarya Kısıtları

Bataryanın şarj/boşaltma güç limitleri ve kapasite kısıtlamalarını aynı anda göz önünde bulundurarak, bataryanın şarj ve boşaltma davranışlarını kısıtlamak gerekir (belirli kısıtlamalar formüller/ modellerle tamamlanmalıdır, orijinal metinde tam olarak gösterilmemiştir), ekipman güvenliği ve sistem istikrarını sağlar.

Formül (6)'da: P_b,max  bataryanın maksimum şarj/boşaltma gücüdür; Formül (7)'de, SOC^t t. zaman diliminde bataryanın şarj durumudur (SOC); SOC_min bataryanın SOC'nin minimum değeridir; SOC_max bataryanın SOC'nin maksimum değeridir.

Kontrol stratejisine göre, enerji depolama bataryasının şarj/boşaltma gücünü optimize edip kontrol eder. Zirve dönemi t &isin;[t₁, t₂, burada t₁ elektrik zirvesinin başlangıç saati ve t₂ elektrik zirvesinin bitiş saati, bataryanın boşaltma gücü şu şekilde ayarlanır

Düşük talep dönemi t &isin; [1, t₁], depolama bataryasının boşaltma gücü şu şekilde ayarlanır

Depolama pilinin şarj durumu (SOC) hesaplanmalıdır. Depolama pilinin şarj ve boşalma sürecindeki SOC ile şarj/boşalma güç arasındaki ilişki aşağıdaki gibidir:

Formül (10), depolama pilinin SOC'ü ile şarj sırasında şarj gücü arasındaki ilişkiyi tanımlar (burada P_b^t ＜ 0; Formül (11), boşalma sırasında bu ilişkiye sahiptir (burada P_b^t ＞ 0. SOC^{t + 1} , t + 1. periyodundaki SOC'dur; &sigma; (kendi kendine boşalma oranı, kısa zaman aralıkları için neredeyse 0%), &eta;_ch (şarj verimliliği), &eta;_dis (boşalma verimliliği) ve E_b,max (maksimum kapasite) pil parametreleridir.Özetle, ev enerji verimliliği optimizasyonu, her anında kaydırılabilir yüklerin başlangıç zamanlarını ve enerji depolama şarj/boşalma gücünü belirleyerek toplam elektrik maliyetini minimize etmeyi amaçlar, ifade edilirse:

Amaç fonksiyonu

Kısıtlar

4 Örnek Analizi

Önerilen ev enerji verimliliği yönetim yönteminin etkinliğini doğrulamak için, Şanghay'da tipik bir hane için ev elektrik ekipmanları kullanılarak simülasyonlar ve analizler gerçekleştirilmiştir. Ev enerji verimliliği yönetim sistemi, fotovoltaik paneller, piller, bir inverter, ev sunucusu ve hane içi yüklerden oluşmaktadır. Sistem yapılandırma parametreleri Tablo 1'de gösterilmiştir.

Şanghay, konut yaşam elektriği için zaman dilimli fiyatlandırma uygulamaktadır, 6:00-22:00 saatleri arasında 0.617 CNY/kWh, 22:00-6:00 saatleri arasında ise 0.307 CNY/kWh. Aşırı PV elektriğinin satış fiyatı 0.4048 CNY/kWh'tır. Şanghay'ın fotovoltaik enerji üretim sübvansiyonları, ulusal bir sübvansiyon olan 0.42 CNY/kWh ve yerel bir sübvansiyon olan 0.4 CNY/kWh'yi içerir, toplamda 0.82 CNY/kWh'ye ulaşır.

Pilin maksimum şarj-boşalma gücü 1.5 kW olarak kabul edilir; minimum şarj durumu (SOC) 0.2, maksimum 0.9 olarak ayarlanmıştır. Pilin ilk SOC (SOC¹) 0.2 olarak ayarlanmıştır; pilin şarj-boşalma verimliliği 0.9'dur.

Set n = 144, 24 saatlik bir günü 144 eşit zaman dilimine bölerek, her dilimin 10 dakika olması sağlanır. Şekil 3, belirli bir günün PV sisteminin güç üretim eğrisini göstermektedir. Hane içi yüklerin işlem parametreleri Tablo 2'de gösterilmiştir, burada çamaşır makinesi ve su ısıtıcısı kaydırılabilir yüklerdir.

Tablo 2'deki yukarıdaki veriler temel alınarak, Matlab kullanılarak hane içi yüklerin optimal yönetimi üzerine bir simülasyon çalışması gerçekleştirilmiştir. Ev enerji verimliliği yönetim algoritmasına göre, günlük toplam elektrik maliyetini minimize eden en iyi hane içi elektrik kullanım şeması belirlenmiştir. Simülasyon sonuçları Şekil 4'te gösterilmiştir.

Simülasyonlardan sonra, en düşük toplam hane içi elektrik maliyeti, T_Li1 = 133 ve T_Li2 = 132 (çamaşır makinesi 22:00'da, su ısıtıcısı 21:50'de başlar) olduğunda gerçekleşir.

Şekil 4, günlük maliyet eğrisini göstermektedir. Eğri 1 (enerji yönetimi olmaksızın) ve Eğri 2 (yük kaydırması ve depolama kontrolü ile) şu sonucu ortaya koyuyor: Negatif maliyetler, ağ besleme geliri + PV sübvansiyonları > ağ maliyetleri anlamına gelir. 6:00'dan sonra, PV büyümesi maliyetleri azaltır, 17:00'a kadar (PV 0'a düşer, ağ sağlayıcısı maliyetleri artırır), 24:00'da C = -2.02 CNY ile sona erer.

Enerji yönetimi ile, Eğri 2 şunu gösteriyor: 0:00'dan sonra, pil şarjı (ağdan) maliyetleri hızlıca artırır. 17:00'dan sonra, pil beslemesi Eğri 1'e kıyasla maliyet artışını yavaşlatır. Yük kaydırması maliyetleri daha da azaltır, C = -4.10 CNY (2.08 CNY azalma) ile sona erer. Simülasyonlar, algoritmanın işe yaradığını, maliyetleri azalttığını, ekonomiyi iyileştirdiğini ve zirve kesilmesini sağladığını doğrulamıştır.

5. Sonuçlar

ZigBee tabanlı akıllı ev sistemi, PV, depolama ve enerji yönetimi entegre edilmiştir. Matematiksel bir model ve zaman dilimine dayalı fiyatlandırma algoritması oluşturulmuştur. Simülasyonlar, depolama şarj/boşaltma ve yük zamanlamasını optimize ettiğini, maliyetleri azalttığını, faydaları artırdığını ve uygulanabilirliğini kanıtladığını göstermektedir.