Elektrikli araçlarda çift yönlü talep tahmin analizi

Günümüzde enerji sistemleri, sürdürülebilirlik, arz güvenliği ve karbon emisyonlarının azaltılması gibi hedefler doğrultusunda hızlı bir dönüşüm sürecinden geçmektedir. Bu dönüşümde, yenilenebilir enerji kaynaklarının artan entegrasyonu sistem esnekliğini ön plana çıkarmış; bu bağlamda elektrikli araçlar (EA), yalnızca ulaşım sektöründe değil, enerji altyapısında da stratejik bir unsur hâline gelmiştir. Elektrikli araçların enerji sistemleriyle çift yönlü etkileşim kurmasını mümkün kılan G2V (Grid-to-Vehicle) ve V2G (Vehicle-to-Grid) teknolojileri, şebekenin yük yönetimi, arz-talep dengesi ve kısa vadeli enerji talebi tahmini gibi kritik süreçlere doğrudan katkı sağlayabilecek potansiyele sahiptir. Bu tez çalışmasında, Batman ilinde yoğun enerji çekişi olan bir fidere bağlı olarak faaliyet gösteren elektrikli araçların, V2G ve G2V teknolojileri aracılığıyla enerji sistemine olan etkileri teknik ve ekonomik açılardan değerlendirilmiştir. V2G kapsamında, EA bataryalarında depolanan enerjinin Türkiye elektrik piyasasında, EPIAŞ Gün Öncesi Piyasası üzerinden saatlik bazda satış potansiyeli analiz edilmiş; farklı senaryolar altında maliyet etkinliği incelenmiştir. G2V tarafında ise şarj sürelerinin sistem yük profili üzerindeki etkisi değerlendirilmiş ve yük dengeleme kapasitesi ortaya konulmuştur. Ayrıca, elde edilen operasyonel veriler yapay zekâ tabanlı talep tahmin modellerine entegre edilerek sistemin öngörülebilirliği artırılmıştır. Çalışma sonucunda, elektrikli araçların bölgesel enerji sistemleri için hem teknik hem de ekonomik açıdan değer yaratabileceği görülmüş; V2G ve G2V teknolojilerinin doğru planlama ile enerji piyasalarına entegre edilmesinin, şebeke esnekliği ve sürdürülebilir enerji yönetimi açısından önemli katkılar sağlayabileceği tespit edilmiştir.

Today’s energy systems are undergoing a rapid transformation driven by objectives such as sustainability, energy security, and the reduction of carbon emissions. In this transformation, the increasing integration of renewable energy sources has brought system flexibility to the forefront. In this context, electric vehicles (EVs) have emerged as a strategic element not only in the transportation sector but also within the energy infrastructure. Technologies enabling bidirectional interaction between EVs and energy systems namely G2V (Grid-to-Vehicle) and V2G (Vehicle-to-Grid) have the potential to directly contribute to critical processes such as load management, supply-demand balancing, and short-term energy demand forecasting. In this thesis, the technical and economic impacts of electric vehicles operating on a feeder with high energy demand in the city of Batman were evaluated through the implementation of G2V and V2G technologies. Within the scope of the V2G model, the potential for selling the energy stored in EV batteries on an hourly basis in Turkey’s electricity market via the EPİAŞ Day-Ahead Market was analyzed, and cost-effectiveness was assessed under different scenarios. On the G2V side, the impact of EV charging schedules on the system’s load profile was evaluated, revealing the vehicles’ load-balancing capacity. Furthermore, the operational data obtained from simulations were integrated into artificial intelligence-based demand forecasting models to enhance system predictability. The results of the study indicate that electric vehicles can create value for regional energy systems from both technical and economic perspectives. It has been determined that, with proper planning, the integration of V2G and G2V technologies into energy markets can significantly contribute to grid flexibility and the sustainable management of energy systems.