Metasezgisel optimizasyon kullanılarak elektrikli araç şarj istasyonlarının optimum yerleşimi ve maliyet analizi
Optimal placement and cost analysis of electric vehicle charging stati̇ons using metaheuristic optimization
- Tez No: 1011683
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ ÖZTÜRK, DR. ÖĞR. ÜYESİ BEYTULLAH BOZALİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Düzce Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, elektrikli araç şarj istasyonlarının yer seçimi ve kapasite planlaması problemi, kullanıcı davranışlarını daha gerçekçi biçimde temsil eden batarya doluluk oranına duyarlı bir model çerçevesinde ele alınmıştır. Çalışma kapsamında, p-medyan temelli matematiksel bir yaklaşım geliştirilmiş ve bu model Genetik Algoritma, Parçacık Sürüsü Optimizasyonu ve Karınca Kolonisi Optimizasyonu gibi metasezgisel yöntemler kullanılarak çözülmüştür. Hem test verileri hem de Düzce ili için oluşturulan yüksek çözünürlüklü gerçek mekânsal veri setleri üzerinden farklı talep yoğunlukları, istasyon sayıları ve batarya doluluk oranı senaryoları altında kapsamlı analizler gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, batarya doluluk oranı değişkeninin şarj talebinin mekânsal dağılımını ve istasyon yüklenme düzeylerini doğrudan etkilediğini; düşük batarya doluluk oranı seviyelerinde talebin merkezî istasyonlarda yoğunlaştığını, yüksek batarya doluluk oranı seviyelerinde ise daha dengeli bir dağılım oluştuğunu ortaya koymuştur. Algoritmaların karşılaştırmalı değerlendirilmesi, özellikle büyük ölçekli ve heterojen talep yapılarında Karınca Kolonisi Optimizasyonunun daha düşük toplam maliyetler, daha dengeli yük/kapasite dağılımları ve daha kararlı yakınsama davranışı sergilediğini göstermiştir. Bu yönüyle çalışma, statik talep varsayımına dayalı klasik yer seçimi yaklaşımlarının ötesine geçerek, kullanıcı davranışlarını merkeze alan sürdürülebilir ve uygulanabilir bir elektrikli araç şarj altyapısı planlama çerçevesi sunmakta ve literatüre hem yöntemsel hem de uygulamaya dönük özgün katkılar sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
In this study, the problem of electric vehicle (EV) charging station location and capacity planning is addressed within a State of Charge (SOC)–aware modeling framework that more realistically represents user charging behavior. A p-median–based mathematical formulation is developed and solved using metaheuristic optimization techniques, including Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), and Ant Colony Optimization (ACO). Comprehensive analyses are conducted under varying demand intensities, station numbers, and SOC scenarios using both synthetic benchmark datasets and high-resolution real-world spatial data constructed for the city of Düzce. The results indicate that SOC has a direct and significant impact on the spatial distribution of charging demand and station load levels; demand tends to concentrate around central stations under low SOC conditions, while higher SOC levels lead to a more balanced spatial distribution. Comparative performance evaluation of the algorithms demonstrates that ACO consistently yields lower total costs, more balanced load–capacity distributions, and more stable convergence behavior, particularly in large-scale and heterogeneous demand environments. In this respect, the study goes beyond conventional location planning approaches based on static demand assumptions by introducing a user-centered perspective and offers a sustainable and practical framework for EV charging infrastructure planning, contributing original methodological and applied insights to the existing literature.
Benzer Tezler
- Elektrikli ticari araçlarda rotalama ve şarj istasyonu kuruluş yeri seçimi optimizasyonu
Optimizing the routing and charging station installation location for electric commercial vehicles
İPEK ÖZENİR
- Design and optimization of dual active bridge converter for Type-2 charging infrastructures using metaheuristic methods
Tı̇p-2 şarj altyapıları ı̇çı̇n çı̇ft yönlü aktı̇f köprü dönüştürücü tasarımı ve meta-sezgisel yöntemlerle optı̇mı̇zasyonu
ALPER EMRE ÖZDEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ONUR GÜLBAHÇE
- Contributions to the determination of optimized driving strategies for electric vehicles using artificial intelligence based methods
Elektrikli araçlar için yapay zeka tabanlı yöntemlerle en uygunlaştırılmış sürüş stratejilerinin belirlenmesine katkılar
UFUK BOLAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ
DOÇ. DR. GÜLCİHAN ÖZDEMİR
- Extending current techniques for electrical layout optimization of onshore wind farms considering 3d model of the terrain
Kara tipi rüzgar enerjisi santrallarının 3 boyutlu arazi modeli kullanarak elektrik tek hat optimizasyonu
KAAN DEVECİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK BARUTÇU
DOÇ. DR. EMRE ALPMAN
- Araç içi ses sistemlerinde akustik performansın benzetim ve deneysel veriler kullanılarak metasezgisel algoritmalarla optimizasyonu
Optimization of acoustic performance in in-vehicle audio systems with metaheuristic algorithms using simulation and experimental data
VOLKAN BAŞAY
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNEŞ YILMAZ