Elektrik Elektronik Mühendisliği Ödev Yaptırma: Enerji Depolama Sistemleri Analizinde Simülasyon Teknikleri

Yenilenebilir üretimin dalgalı doğası, elektrikli araçların şarj talepleri ve şebekede artan esneklik gereksinimi; enerji depolama sistemlerini (ESS) hem dağıtım hem de son-kullanıcı tarafında stratejik hale getirdi. Lisansüstü bir ders projesinden sektördeki bir POC (proof-of-concept) çalışmasına kadar, simülasyon; kapasite boyutlandırmadan (sizing) ısı yönetimine, batarya yaşlanmasından (degradasyon) dönüştürücü kontrolüne (BMS/EMS) kadar kararların “risksiz” ortamda sınanmasını sağlar. Ancak simülasyon; yalnızca bir şema çizmek değil, modelleme varsayımlarını doğru seçmek, parametreleri güvenilir biçimde kimliklendirmek ve sonuçları doğru metriklerle değerlendirmek demektir. Bu kapsamlı rehber; ödev/proje hazırlayan Elektrik-Elektronik Mühendisliği öğrencilerine, akademik derinlik ve saha gerçekçiliği arasında köprü kuran bir yol haritası sunar.

Aşağıda; elektrokimyasal ve eşdeğer devre modelleri, termal ve yaşlanma modelleri, DC/DC dönüştürücü topolojileri ve kontrol, SOC/SOH kestirimi, EMS optimizasyonu, şebeke etkileşimli simülasyonlar, HIL/RT simülasyon, co-simulation (eş-zamanlı) yaklaşımları, Monte Carlo, senaryo ve stres testleri, raporlama, doğrulama ve tekrarlanabilirlik gibi başlıklarda uygulamalı örneklerle ilerleyeceğiz. Her bölüm, ödev formatına uygun “kontrol listeleri”, “örnek veri akışları” ve “değerlendirme metrikleri” ile biter.

1) Modelleme Seçenekleri: Amaç Doğru, Model Yeterince Doğru

Bir simülasyonun başarısı, model amacına uygun ayrıntı seviyesine bağlıdır.

Kutu (Black-Box) Modeller: Verim/fayda odaklı hızlı boyutlandırma, pazar simülasyonları, tarifeler ve EMS strateji karşılaştırmaları için uygundur. Giriş-çıkış ilişkileri ve basitleştirilmiş verim haritaları kullanılır.
Eşdeğer Devre Modelleri (ECM): Rint, Thevenin (1-2 RC), PNGV, Shepherd vb. SOC-akım-gerilim ilişkilerini ve dinamik polarizasyon etkilerini yakalamada dengeli karmaşıklık sunar.
Elektrokimyasal Modeller: Doyle-Fuller-Newman (DFN), P2D gibi PDE tabanlı ayrıntılı modeller; hücre içi iyon difüzyonu, elektrot/ayırıcı davranışı, sıcaklık etkilerini yüksek doğrulukla verir. Hesaplama maliyeti yüksektir; araştırma seviyesinde tercih edilir.
Termal Modeller: Lumped (topak) 1-D/2-D termal ağlar, CFD ile detaylı ısı dağılımı; ısı kaçakları, dönüştürücü ısısı ve çevresel etki için gereklidir.
Yaşlanma (Degradasyon) Modelleri: Kapasite kaybı ve iç direnç artışı; kalendarik ve döngüsel yaşlanma bileşenleriyle ifadelenir.

Ödev İpucu (Checklist):

Amacı yaz: sizing mi, kontrol mü, yaşlanma mı?
Model granülerliğini seç: black-box / ECM / elektrokimya / termal / yaşlanma.
Parametre kaynaklarını belirt: veri sayfası, EIS ölçümü, literatür.
Hesaplama yükü–doğruluk dengesini tabloya dök.

2) Eşdeğer Devre Modelleri (ECM): Rint-Thevenin-PNGV

ECM, hem doğruluk hem hız açısından ödevler için ideal başlangıçtır.

Rint: En basit; terminal gerilimi $Vt=OCV(SOC)−I⋅RintV_t = OCV(SOC) – I \cdot R_{int}$ . Dinamik polarizasyonu ihmal eder; hızlı boyutlandırmada yeterli.
Thevenin (1-2 RC): Hızlı (transient) ve yavaş (diffusion) kutuplanmayı temsil eder. Parametreler sıcaklık ve SOC ile değişebilir.
PNGV: Thevenin’e ek olarak histerezis ve daha sofistike OCV-SOC eğrileri içerir.

Uygulamalı Örnek: Bir 10 kWh paket için 1-RC Thevenin modeliyle FTP-75 sürüş çevriminde DC-link gerilim dalgalanması, dönüştürücü akım sınırları ve sıcaklık tahmini yapılır. Parametreler, EIS veya adım akım testleriyle kimliklendirilir; EKF/UKF ile çevrimiçi güncellenebilir.

3) Elektrokimyasal ve Yarı-Fiziksel Modeller: Ne Zaman Gerekir?

Hücre içi fenomenleri (SEI büyümesi, Li plating, difüzyon sınırlamaları) gözlemlemek istiyorsanız P2D/DFN modelleri devreye girer. Araştırma ödevleri için:

Avantaj: Yüksek doğruluk, yeni kimyaların (NMC, LFP, NCA, LTO) derin analizi.
Dezavantaj: Yoğun hesaplama, parametre bulma zorluğu.
Kompromi: ECM + fenomenolojik yaşlanma ekleri (kaldıraç etkisi).

Uygulama: PyBaMM veya Simscape Battery ile DFN model; sıcaklık-akım profilinde plating riskini senaryo bazlı inceleme.

4) Termal Modelleme: Performansın Görünmez Sınırı

Sıcaklık, hem anlık performansı (güç limiti) hem de yaşlanma hızını belirler.

Lumped RC Termal Ağ: Hücre, modül, paket seviyesinde hızlı tahmin.
CFD: Hava/sıvı soğutma kanalları, fan eğrileri, ısı eşanjörleri.
Eşleşik (Electro-Thermal) Simülasyon: Akım profili → ısı üretimi → sıcaklık → parametre güncellemesi (R, OCV, yaşlanma katsayıları).

Örnek: 50 kW pik gücü hedeflenen bir ESS’de yaz günlerinde modül iç sıcaklığının 45 °C’yi aşmaması için fan eğrileri ve kanal kesitleri optimize edilir; PWM fan kontrolü ve thermostat histerezisi Simulink’te denenir.

5) Yaşlanma (Degradasyon) Modeli: Döngüsel + Kalendarik

Yaşlanma; kullanım profili, sıcaklık ve C-oranına bağlıdır.

Kalendarik: Yüksek SOC ve yüksek sıcaklıkta beklerken kapasite düşer.
Döngüsel: Derinlik (DoD), akım oranı, sıcaklık ve dinlenme süreleri etkiler.
SOH Takibi: $\frac{C_{mevcut}}{C_{nom}}$ ve $Ric\cR_{iç}$ artışı.

Uygulama: Degradasyon eğrileri (capacity fade law) EMS optimizasyonuna yaşlanma maliyeti olarak eklenir. Böylece short-term kâr ile long-term ömür arasında optimum bulunur (degradation-aware EMS).

6) Dönüştürücü Topolojileri ve Kontrol: DC/DC & DC/AC

Enerji depolama, dönüştürücüsüz düşünülemez.

DC/DC: Buck, Boost, Buck-Boost, LLC, Ćuk, Faz Kaydırmalı Tam Köprü (PSFB) — verim haritaları (η-P-V), akım dalgalanması, EMI/ısıl etkiler.
İki Yönlü İnverter (DC/AC): Grid-tied LCL filtre, PLL, aktif-reaktif güç kontrolü, grid-forming vs. grid-following işletim.
Kontrol: Akım/gerilim dış döngüleri, MPC, PI/PID, feed-forward, doyum/anti-windup, dead-time dengeleme.

Ödev Örneği: 100 kW iki yönlü inverterde LVRT (low voltage ride-through) senaryosu; DC-link kararlılığı ve akım sınırlandırma ile grid kodu gereksinimlerinin sağlandığını göstermek.

7) SOC/SOH Kestirimi: Gözlemenin Kalbi

BMS’nin kararlarını güvenilir kılan durum kestirimidir.

SOC: OCV-SOC eşlemesi, coulomb sayımı, EKF/UKF, dilimli OCV yöntemleri.
SOH: EIS tabanlı parametre tahmini, trend analizi, arka plan (background) şarj pencereleriyle çevrimiçi güncelleme.
Hata Modeli: Sensör ofseti, gürültü, sıcaklık etkisinin filtre kazançlarına yansıması.

Uygulama: Thevenin 1-RC model + UKF ile FTP-75 çevriminde SOC hatasının <%2’ye indirildiğinin grafikleri ve hata istatistikleri rapora eklenir.

8) EMS (Energy Management System): Amaç Fonksiyonları ve Kısıtlar

EMS, hangi anda ne kadar şarj/deşarj yapılacağına karar verir.

Amaçlar: Talep zirvesini azaltma (peak shaving), zaman-of-use arbitraj, frekans/gerilim destek, PV kendin-tüket stratejileri, mikroşebekede özerklik artırma.
Kısıtlar: SOC sınırları, C-oran limitleri, sıcaklık kısıtları, güç elektroniklerinin akım/gerilim sınırları, batarya yaşlanma maliyeti.
Optimizasyon: MPC, MILP, dinamik programlama, sezgisel (GA/PSO).

Örnek: 1 MW/2 MWh bir sistemde ToU tarifesine göre arbitraj + talep yerleşimi; MILP ile 24 saatlik profil optimize edilir, yaşlanma maliyeti €/kWh-cycle cinsinden eklenir.

9) Senaryo Setleri: Sürüş, Yük, Hava, Fiyat

Simülasyon güvenilirliği, senaryoların zenginliği ile artar.

Elektrikli Araç: WLTP, NEDC, FTP-75 sürüş çevrimleri.
Bina/Endüstri Yükleri: HVAC, aydınlatma, motor sürücüleri — talep yanıt tetikleri.
Yenilenebilir Profiller: PV için gün-içi bulutluluk, rüzgâr için Weibull parametre setleri.
Fiyat Sinyalleri: Gün öncesi, dengeleme, esneklik piyasaları.

Stres Test: Aşırı sıcak + düşük rüzgâr + yüksek fiyat volatilitesi gününde EMS kararlılığı ve kısıt ihlali sayısı raporlanır.

10) Araçlar ve Ortamlar: Yazılım Ekosistemini Tanımak

Disiplinler arası simülasyon genelde araç karması gerektirir.

MATLAB/Simulink & Simscape Electrical/Battery: ECM-termal-kontrol bir arada; App Designer ile ölçeklenebilir arayüzler.
PLECS/PSIM/PSCAD: Güç elektroniği ve kontrol odaklı hızlı devre simülasyonu.
DIgSILENT PowerFactory / OpenDSS: Şebeke etkisi, volt/VAR planlama, hosting capacity analizi.
Modelica (OpenModelica/Dymola): Çok disiplinli termo-elektro-mekanik eşleştirme.
Python ekosistemi: PyBaMM (elektrokimya), PySpice, NumPy/Pandas ile veri analitiği, Pyomo ile optimizasyon.

Ödev İpucu: Seçtiğin aracı neden seçtiğini yaz; lisans, SDK, doğrulama olanakları ve “öğrenme eğrisi”ni objektif kıyasla.

11) Co-Simulation: Her Yerde En Doğru Modeli Çalıştır

Tek bir ortam çoğu zaman yetmez. Co-simulation ile:

Şebeke + ESS: PowerFactory/OpenDSS ↔ Simulink (FMU/FMI üzerinden).
CFD + Elektrik: Termal sonucunu elektriksel modele geri besleyerek electro-thermal kapalı döngü.
EMS + Piyasa: Python optimizasyonu ↔ Simulink fiziksel model.

Uygulama: FMU ihracı ile Simulink’teki batarya-inverter bloğu, PowerFactory’deki feeder modeline bağlanır; voltaj profilindeki etkiler görülür.

12) HIL ve Gerçek Zamanlı (RT) Simülasyon: Prototipe Giden Yol

HIL (Hardware-in-the-Loop); kontrol kartlarını gerçek zamanlı sayısal ikizle dener.

OPAL-RT / dSPACE / Typhoon HIL / RT-LAB: Mikro-saniye çözünürlükte inverter akımı, DC-link dinamiği, grid olayları.
Controller HIL (CHIL): BMS/EMS yazılımını gerçek zamanlı sanal batarya ile sür.
Power HIL (PHIL): Kısmi güç arayüzleriyle dönüştürücüyü gerçek donanımda test et.

Ödev Önerisi: Basit bir CHIL kurgusu: Mikrodenetleyici üzerinde PI akım kontrolü, RT platformda LCL filtre modeli ve grid distorsiyonu senaryoları.

13) Parametre Kimliklendirme: Doğru Sayılar, Doğru Simülasyon

Model parametreleri ölçümle beslenmelidir.

EIS (Elektrokimyasal Empedans Spektroskopisi): ECM RC parametrelerinin çıkarımı.
OCV-SOC Eğrisi: Şarj-deşarj yavaş tarama, histerezis modelleme.
Isı Kapasitesi ve Direnci: Adım güç deneyi ile termal RC fit’i.
Verim Haritaları: Dönüştürücüde farklı yük-gerilim noktalarında η ölçümü.

Optimizasyonla Fit: En-küçük kareler, Levenberg-Marquardt, Bayesci yaklaşım; MPC için çevrimiçi adaptasyon.

14) Güç Kalitesi ve Şebeke Kodları: Simülasyonda Unutulan Gerçekler

PQ Göstergeleri: THD, flicker, gerilim çökmesi, geçici olaylar; LCL tasarımının ve akım kontrol döngüsünün etkisi.
Grid Code Senaryoları: Volt/VAR eğrileri, ride-through davranışları, frekans-güç eğrileri.
Koruma Koordinasyonu: Ada modu, tekrar senkronizasyon, anti-islanding testleri.

Uygulama: Gerilim çökmesinde (0.7 pu) inverter akımı sınırlarken DC-link’in ve batarya akımının limitlere yaklaşmadığını gösteren dalga şekilleri.

15) Hibrit Depolama: Batarya + Süperkapasitör + Volan

Kısa süreli pikleri süperkapasitöre, enerji taşımasını bataryaya vererek yaşlanmayı azaltabilirsiniz.

Yük Paylaşımı: Filtre tabanlı (düşük geçiren → batarya, yüksek geçiren → süperkap), optimizasyon tabanlı (MPC).
Kontrol: DC-bus regülasyonu, akım sınırları, geçişler sırasında bumpless transfer.

Örnek: 200 kW güç gerektiren endüstriyel yükte, 5 saniyeye kadar pikleri 100 F’lik süperkap bankı üstlenir; batarya C-oranı <1 tutulur, yaşlanma hızı %18 azalır.

16) Boyutlandırma (Sizing) ve Ekonomi: LCOS, NPV, Geri Ödeme

Teknik olarak mümkün olan her çözüm ekonomik değildir.

LCOS (Levelized Cost of Storage): Sermaye + O&M + degradasyon başına kWh.
NPV/IRR: Tarifeler, teşvikler, talep cezası azalımı, arbitraj getirisi.
Yaşlanma Maliyeti: Döngü başına € maliyetini EMS amaç fonksiyonuna ekle.

Ödev Çalışması: 1 MWh sistem için üç senaryo (yalnız arbitraj, arbitraj+peak shaving, arbitraj+peak shaving+FCR). Finansal metrikleri kıyasla.

17) Güvenlik ve Sertifikasyon Bakışı: Modelde Güvenlik Margini

Simülasyonda gerçek güvenlik sınırlarını temsil edin.

Sıcaklık ve Gerilim Cut-off’ları, akım limitleri, cell balancing stratejileri.
Termal Kaçak Senaryoları: İstatistiksel nadir olay simülasyonu; sensör arızası/kalibrasyon hatası ile failsafe davranışları.
Yangın Güvenliği ve Alan Yerleşimi: Kabin içi hava akımı, duman tahliyesi; simülasyonda risk göstergeleri.

18) Veri ve Raporlama: Tekrarlanabilirlik, Versiyonlama, Şeffaflık

Live Script/Notebook: Kod + sonuç + yorum aynı dosyada.
Versiyon Kontrol: Parametre dosyaları (JSON/YAML) ve senaryo tanımları git ile tutulur.
Metrikler: Her koşu için SOC ihlali sayısı, sıcaklık maksimumu, cycle-count, η ortalaması, EMS kârı/cezası, yaşlanma maliyeti.
Görselleştirme: Dakika-saat-gün ölçeğinde çoklu eksen grafikler: güç, SOC, sıcaklık, fiyat.

19) Vaka İncelemesi A: Ticari Bina + PV + ESS

Konu: 300 kW PV ve 500 kW/1 MWh ESS ile faturada zirve talep cezasını düşürmek.
Yöntem: ToU fiyat + 15-dk demand charge modeli; EMS MILP. Termal model ile yaz/sonbahar ayrımı.
Sonuç: Zirve talep %27 düştü, yıllık tasarruf +%18; batarya DoD ortalaması %48’de tutularak ömür kazanımı sağlandı.

20) Vaka İncelemesi B: Endüstriyel Motor Başlatma Piklerinin Sönümlenmesi

Konu: 400 kW motorların kalkış pikleri şebekeyi zorluyor.
Yöntem: Süperkap + batarya hibrit; yüksek geçiren filtre ile pikler kapasitöre, taban yük bataryaya.
Sonuç: Şebekeden görülen tepe akım %35 azaldı; güç kalitesi (THD/gerilim çökmesi) iyileşti.

21) Vaka İncelemesi C: Adalı Mikroşebekede Kararlılık

Konu: Ada modunda 1 MW rüzgâr + 0.5 MW PV + 1 MWh ESS.
Yöntem: Grid-forming inverter, sanal atalet (virtual inertia), Volt/Hz kontrol; PSS benzeri sönümleme.
Sonuç: Rüzgâr düşüşlerinde frekans salınımları 4.2 Hz’den 0.8 Hz’e; yeniden senkronizasyon süresi %40 kısaldı.

22) Monte Carlo ve Duyarlılık Analizi: Belirsizlikle Barış

Girdi Belirsizlikleri: PV üretimi, fiyatlar, yük, sıcaklık, parametre sapmaları.
Çıktı: Ekonomik performans dağılımı, kısıt ihlali olasılığı, güven aralıkları.
Duyarlılık: Hangi parametreler sonuçları en çok etkiliyor? (SOC sınırı mı, η haritası mı, sıcaklık mı?)

Ödev Teslimi: “Tornado plot” ile en etkili 5 parametreyi göster.

23) Doğrulama, Kalibrasyon ve Geçerleme

Model-in-the-Loop: Basit karşılaştırmalar, ünite testleri.
Data-Driven Kalibrasyon: Laboratuvar döngüleri ile parametre fit’i.
Geçerleme: Farklı senaryoda modelin genellemesi; train/test ayrımı mantığını fiziksel modelde de uygula.

24) En İyi Uygulamalar (Checklist) — Ödev ve Proje İçin

Amaç ve kapsamı nicel yaz (metriklerle).
Model granülerliğini gerekçelendir.
Parametre kaynağını ve güven skorunu belirt.
En az 3 senaryo ve 1 stres testi çalıştır.
EMS’de yaşlanma maliyetini içeri al.
Termal kısıtları gerçekçi koy; sensör hatası senaryosu ekle.
Güç kalitesi metriklerini raporla (THD, flicker).
Grafiklerde eksen/ölçek/legendi standartlaştır.
Sonuçları LCOS/NPV ile iş birimine çevir.
Tüm kodu ve parametreleri tekrarlanabilir paketle.

25) Sonuç: Simülasyon, Tasarımın Güvenlik Yastığıdır

Enerji depolama projeleri, çok-disiplinli bir tasarım gerektirir: elektrokimya, güç elektroniği, kontrol, termal, ekonomi ve şebeke etkileşimi. Bu yazıda; model seçiminden parametre kimliklendirmeye, SOC/SOH kestiriminden EMS optimizasyonuna, elektro-termal eşleşmeden HIL/RT simülasyona, senaryo-stres testlerinden finansal değerlendirmeye kadar uçtan uca bir çerçeve sunduk. Ödev ve projelerde “yeterince doğru” model + disiplinli senaryo seti + şeffaf raporlama yaklaşımı, hem akademik başarıyı hem de saha uygulanabilirliğini artırır. Unutmayın: Simülasyon, yanlış kararları ucuzken yakalamanın tek etik yoludur. Doğru kurulan bir simülasyon hattı, yalnız bugünün notunu değil, yarının ürün kalitesini de belirler.

Öğrencilerin akademik başarılarını desteklemek ve yoğun tempoda geçen okul yaşamlarında yardımcı olmak amacıyla kurulan “Ödev Yaptırma” platformu, özgün ve kaliteli ödev çözümleri sunmaktadır. Öğrencilerin farklı branşlardan ödevlerini, projelerini ve makalelerini profesyonel ve deneyimli ekip üyelerimiz aracılığıyla titizlikle hazırlıyoruz. Her bir ödevi, konunun gerektirdiği derinlemesine araştırmalar ve analizler doğrultusunda çözümleyerek, öğrencilerimizin özgün düşünce yapısını ön plana çıkarmasını sağlıyoruz.

“Ödev Yaptırma” olarak, müşteri memnuniyetini ve güvenilirliği en üst düzeyde tutmaktayız. Öğrencilerin bize teslim ettikleri ödevlerin tümü, gizlilik ve güvenlik ilkelerine sıkı sıkıya bağlı kalınarak işlenir. Her ödev, öğrencinin taleplerine ve öğretmenin yönergelerine uygun olarak özelleştirilir ve her zaman orijinal içerik üretmeye özen gösteririz. Öğrencilerin akademik itibarını korumak ve güvenilir bir öğrenme deneyimi sunmak için elinizdeyiz.

“Ödev Yaptırma” platformu, kullanıcı dostu arayüzü sayesinde öğrencilere kolayca ulaşılabilir bir hizmet sunmaktadır. Kullanıcılar, web sitemiz üzerinden basit adımlarla ödevlerini yaptırma taleplerini iletebilir ve ihtiyaç duydukları konuda uzmanlaşmış ekip üyelerimizle iletişime geçebilirler. Hızlı yanıt verme ve esneklik, öğrencilerin zaman baskısı altında olan durumlarında da yanlarında olduğumuzu hissettirir. “Ödev Yaptırma” olarak, öğrencilerin başarısını desteklemek ve onlara daha fazla öğrenme fırsatı sunmak için buradayız

İçerik Üreticisi

Biyografinin Tamamını Gör