Afet sonrası baz istasyonlarının elektrikli araçlar ile enerjilendirilmesi: Mekânsal-zamansal kapsamayı maksimize eden bir optimizasyon yaklaşımı
Post-disaster electric vehicle dispatch for powering base stations: An optimization approach to maximize spatiotemporal coverage
- Tez No: 1011962
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ RIFAT BOYNUEĞRİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enerji Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Enerji Teknolojisi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Doğal afetler, elektrik şebekesinin geniş alanlarda devre dışı kalmasına neden olarak haberleşme altyapısının sürekliliğini tehdit etmekte ve acil durum iletişimini ciddi biçimde sekteye uğratmaktadır. Bu nedenle afet sonrası koşullarda baz istasyonlarının (Bİ) hızlı biçimde yeniden enerjilendirilmesi kritik önem taşımaktadır. Bu çalışma, elektrikli araç (EA) filosunun mobil güç kaynağı olarak kullanıldığı ve çoklu Bİ beslemesinin optimize edildiği bir karma tamsayılı doğrusal programlama (MILP) modeli önermektedir. Modelin amacı, nüfus temelli zamansal haberleşme kapsamasını (kişi × zaman) maksimize ederek afet bölgesinde iletişim sürekliliğini olabildiğince uzun süre korumaktır. Sonuçlar, ek sabit güç kaynaklarına ihtiyaç duyulmaksızın, EA tabanlı mobil güç desteğinin afet sonrası haberleşme altyapısının sürekliliğini sağlamada etkili bir yöntem olduğunu göstermektedir. Bu çerçeve, hızlı konuşlandırılabilirlik, esneklik ve ölçeklenebilirlik açısından geleneksel yedekleme yöntemlerine kıyasla önemli avantajlar sunmaktadır. Önerilen yaklaşım, 20 Bİ ve 10 EA içeren örnek bir senaryo üzerinde test edilmiştir. Optimizasyon sonuçları, yüksek nüfus yoğunluklu bölgelerin erken aşamada önceliklendirildiğini ve afet süresi boyunca maksimum 18410 kişi için 1192 dakika boyunca iletişim erişiminin sağlandığını göstermektedir. EA filosunun enerji rezervi azaldıkça hizmet verilen nüfus kademeli olarak düşse de haberleşme erişiminin afetin başlangıcından itibaren afet süresinin sonuna kadar devam ettiği gözlemlenmiştir. Analizler, Bİ bataryası başlangıç enerjileri, Bİ güç talebi, kapsama alanı farklılıkları, EA-Bİ arası mesafeler, Bİ nüfus yoğunluğu ve EA başlangıç enerji seviyeleri göz önünde bulundurularak uygulanabilir EA–Bİ eşleştirmelerinin ve çalışma sürelerinin elde edildiğini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Natural disasters cause the electrical grid to be disabled across large areas, threatening the continuity of communication infrastructure and severely disrupting emergency communication. Therefore, rapidly re-energizing base stations (BSs) under post-disaster conditions is of critical importance. This study proposes a mixed-integer linear programming (MILP) model in which a fleet of electric vehicles (EVs) is used as a mobile power source and the supply of multiple BSs is optimized. The aim of the model is to maximize population-based temporal communication coverage (people × time) and to maintain communication continuity in the disaster-affected region for as long as possible. The results demonstrate that EV-based mobile power support is an effective method for ensuring the continuity of communication infrastructure after disasters without requiring additional fixed power resources. This framework provides significant advantages over traditional backup methods in terms of rapid deployability, flexibility, and scalability. The proposed approach was tested on a sample scenario involving 20 BSs and 10 EVs. The optimization results show that areas with high population density are prioritized at an early stage and that communication access is provided for a maximum of 18410 people for 1192 minutes during the disaster period. Although the number of people served gradually decreases as the energy reserves of the EV fleet are depleted, communication access is observed to be continuously maintained from the onset of the disaster through the end of the disaster period. The analyses reveal that feasible EV–BS assignments and operating durations are obtained by taking into account the initial energy levels of BS batteries, BS power demand, differences in coverage areas, EV–BS distances, BS population density, and EV initial energy levels.
Benzer Tezler
- Group authentication for next generation networks
Gelecek nesil ağlarda grup kimlik doğrulaması
YÜCEL AYDIN
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENVER ÖZDEMİR
PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT
- GSM baz istasyonlarının sürdürülebilir enerji ihtiyacı için taşınabilir radyoizotop termoelektrik jeneratör (RTG) tasarımı
Sustainable GSM base station energizing using portable radioisotope thermoelectric generator (RTG) design
ERDEM HAYAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiNükleer Araştırmalar Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSKENDER ATİLLA REYHANCAN
- Energy efficient base station deployment in ris-assisted next-generation hetnets
Rıs-destekli yeni nesil heterojen ağlarda enerji verimli baz istasyonu yerleşimi
MİNE ARDANUÇ
Doktora
İngilizce
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA
DR. MEHMET BAŞARAN
- Afet sonrası iletişim için UAV tabanlı mobil baz istasyonlarında görev atama ve enerji optimizasyonuna yönelik bir planlama modeli
A planning model for task assignment and energy optimization in UAV -Based mobile base stations for post-disaster communication
MEHMET AKCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAbdullah Gül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BETÜL ÇOBAN YELKEN
- Resilient ultra dense networks under UAV coverage for disaster management
Afet yönetiminde İHA'lar ile dayanıklı ultra yoğun ağlar
ELİF BOZKAYA
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BERK CANBERK