Sürdürülebilir enerji, hem modern dünyanın ihtiyaçlarını karşılamak hem de enerji kaynaklarını üretimden tüketime kadar bütün aşamalarda etkin ve verimli kullanmak için ekonomik, sosyal ve çevresel perspektifte büyük bir paya sahiptir. Akıllı ulaşım sistemleri, akıllı şehirler, akıllı şebekeler enerjide sürdürülebilir gelişme yolundaki çabaların önemli başlıklarından bazılarıdır. Dünyada elektriğe olan talep artışı, enerji optimizasyon tekniklerini mutlak gerekli kılmıştır. Enerji optimizasyonu, insanoğlunun ve çevrenin yararına olacak şekilde elektriğin kullanılıp kullanılmaması durumu olarak tarif edilebilir. Enerji optimizasyonu için kullanılan yöntemler; otomasyon sistemi, gerçek zamanlı izleme sistemi, akıllı ölçüm sistemleri, akıllı endüstriyel ekipman, optimum operasyonel yönetim, üretim planlama ve enerji yönetim sistemidir. Enerji yönetim sistemi, üretken tüketicilere muhtelif seçenekler arasından pek çok hizmet olanağı tanır. Enerji kaynaklarının güç ve birim fiyatını değerlendirerek maliyet etkili enerji karıştırma oranlarını belirlemek öncelikli işlevleri arasında yer almaktadır. Bu tez çalışmasında, YEK içeren çok kaynaklı mikro şebeke sistemin düşük maliyetli enerji kullanımını sağlamak için enerji kaynaklarının hangi oranda kullanılması gerektiğini bulmak amacıyla yapay arı kolonisi algoritması (YAK) uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar, YAK algoritmasının şebekenin dinamik enerji fiyat dalgalanmaları kapsamında YEK içeren çok kaynaklı mikro şebekelerin enerji yönetimi için düşük maliyetli enerji karıştırma sağlayabileceğini göstermiştir. Ek olarak YAK algoritmasının optimal sonuca yakınsama performansının iyileştirilmesi adına PSO algoritmasıyla birleşiminden oluşan hibrit YAK-PSO algoritması uygulanmıştır. Böylelikle, enerji dengesi korunarak ve değişken elektrik tarifeleri göz önünde bulundurularak, kullanıcıların konfor şartlarını etkilemeden ve enerji üretim kalitesinden ödün vermeden maliyet verimliliği sağlanmıştır.
Sustainable energy has a large share in the economic, social, and environmental perspective both to meet the needs of the modern world and to use energy resources effectively and efficiently at all stages from production to consumption. Smart transportation systems, smart cities, smart grids are some of the important topics of efforts towards sustainable development in energy. The increase in demand for electricity in the world has made energy optimization techniques absolutely necessary. Energy optimization can be defined as whether electricity is used or not for the benefit of human beings and the environment. The methods used for energy optimization are automation systems, real-time monitoring systems, smart measurement systems, smart industrial equipment, optimum operational management, generation planning and energy management system. The energy management system provides productive consumers with a wide range of services from a variety of options. Determining cost-effective energy mixing ratios by evaluating the power and unit price of energy resources is among its primary functions. In this thesis, the artificial bee colony algorithm (ABC) has been applied to find the rate at which energy resources should be used to ensure low-cost energy use of the multi-source microgrid system containing RES. The obtained results showed that the ABC algorithm can provide low-cost energy mixing for the energy management of multi-source microgrids with RES within the dynamic energy price fluctuations of the grid. In addition, to improve the convergence performance of the ABC algorithm to the optimal result, the hybrid ABC-PSO algorithm which is a combination of the PSO algorithm has been applied. Thus, cost efficiency has achieved without affecting the comfort conditions of the users and without compromising the quality of energy production, by maintaining the energy balance and taking into account the variable electricity tariffs.
