Hibrit araçlarda uygun güç yönetim stratejilerinin belirlenmesi
Determination of suitable power management strategies in hybrid vehicles
- Tez No: 585920
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TARKAN SANDALCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Enerji Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 157
Özet
Hibrit araçlarda uygun güç yönetimi stratejilerini belirleme çalışmasında, en az yakıt tüketimini elde etmek için dinamik programlama yöntemi kullanılarak, karmaşık plug-in hibrit elektrikli taşıtta enerji yönetimi kontrolü optimize edilmiştir. Enerji yönetimi optimizasyonu NEDC, WLTC, FTP-72 test döngüleri altında yapılmıştır. Çalışma sırasında taşıt, fiziksel taşıt ve kontrol modeli olarak modellenmiştir. Taşıt modeli, hem baz kompleks hibrit mimarisi hem de 6 ileri şanzıman eklenerek değiştirilmiş kompleks hibrit mimarisi için geliştirilmiştir. Kontrol modeli kural bazlı ve optimizasyon bazlı kontrol stratejisi ile çalıştırılmıştır. Batarya şarjı sürdürme modunda, geliştirilmiş bir kod tarafından dinamik programlama işlemi yapılmıştır. Enerji yönetimi optimizasyonu, elektrikli sürüş, seri ve paralel hibrit mod için değerlendirilmiştir. Geliştirilen baz ve değiştirilmiş taşıt modelleri, optimizasyon bazlı ve kural tabanlı kontrol stratejisi simüle edilmiştir. Simülasyon sonuçları, batarya şarj durumu (SOC), yakıt tüketimi, sürüş modları, tork dağılım oranı, şanzıman hız kademesi, içten yanmalı motor (İYM), generatör parametreleri baz ve değiştirilmiş taşıt modelleri için değerlendirilmiştir. Ek olarak, FTP-72 test döngülerinde optimizasyon verimliliğini görmek için farklı SOC ve İYM tork ayrıklaştırma oranlarında dinamik programlama tabanlı optimizasyon yapılmıştır. Temel taşıt modelinde, simülasyon sonuçlarına dayanarak, optimizasyon bazlı kontrol stratejisi, NEDC, WLTC, FTP-72 test çevrimleri altındaki kural bazlı stratejiye göre yakıt tüketiminde sırasıyla %7,77, %4,45, %10,7 iyileşme sağlamıştır. Değiştirilmiş taşıt modelinde, simülasyon sonuçlarına dayalı olarak, optimizasyon bazlı kontrol stratejisi, NEDC, WLTC, FTP-72 test çevrimleri altındaki kural bazlı stratejiye göre yakıt tüketiminde sırasıyla %19,78, %16,41, %15,92 iyileşme sağlamıştır. Ayrıca, dinamik programlama sürecinde, SOC'nin ve İYM torkunun ayrıklaştırma oranları, yakıt tüketimindeki iyileşmeyi etkilemiştir. SOC ayrıklaştırma hassasiyeti %1'den %0,01'e yükseldiğinde, yakıt tüketimi iyileşmesi FTP-72 test döngüsündeki kural bazlı kontrol stratejisine kıyasla %-13,41'den %10,77'e yükselmiştir. İYM tork ayrıklaştırma hassasiyeti 30 N·m'den 10 N·m'ye yükseldiğinde, yakıt tüketimindeki iyileşme, FTP-72 test döngüsündeki kurala dayalı stratejiye kıyasla %7,97'den %10,77'ye yükselmiştir.
Özet (Çeviri)
At the study of determining of suitable power management strategies in hybrid vehicles, the complex plug-in hybrid electric vehicle energy management control has been optimized by using dynamic programming method to obtain minimum fuel consumption. Energy management optimization has done under NEDC, WLTC, FTP-72 test cycles. During the study, the vehicle was modeled as physical vehicle and control model. Vehicle model was developed for both base complex hybrid architecture and complex hybrid architecture modified by adding a 6-Speed transmission. Control model was been operated by rule-based and optimization based control strategy. Dynamic programming process has been done by a developed script code in case of battery charge-sustaining mode. Optimization of energy management has been evaluated for e-drive, serial, parallel hybrid mode. The optimized and rule-based control strategy has been simulated with the developed base and modified vehicle models. Simulation results were evaluated for state of charge (SOC), fuel consumption, drive modes, torque distribution ratio, transmission speed, internal combustion engine (ICE), generator parameters at the base and modified vehicle models. In addition, dynamic programming based optimization has been performed at different SOC and ICE torque discretization ratio to see optimization efficiency at FTP-72 test cycles. At base vehicle model, based on simulation results, optimization based control strategy has provided 7,77%, 4,45%, 10,7% fuel consumption improvement compared to rule-based strategy under NEDC, WLTC, FTP-72 test cycles respectively. At modified vehicle model, based on simulation results, optimization based control strategy has provided 19,78%, 16,41%, 15,92% fuel consumption improvement compared to rule-based strategy under NEDC, WLTC, FTP-72 test cycles respectively. In addition, at the dynamic programming process, discretization rate of SOC, ICE torque has been affected fuel consumption improvement. When SOC discretization sensitivity increase from 1% to 0,01%, fuel consumption improvement has been increased from -13,41% to 10,77% compared to rule-based control strategy under FTP-72 test cycle. When ICE torque discretization sensitivity increase from 30 N·m to 10 N·m, fuel consumption improvement has been increased from 7,97% to 10,77% compared to rule-based control strategy under FTP-72 test cycle.
Benzer Tezler
- Menzili uzatılmış elektrikli araçlarda eş değer yakıt tüketimi ile yakıt ve nox optimizasyonu
Nox and fuel optimization on range extended vehicles using equivalent consumption of minimization strategy
AYŞEGÜL KURŞUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SALMAN KURTULAN
- Hibrit elektrikli bir kamyon için bulanık mantık tabanlı enerji yönetim sistemi algoritmalarının geliştirilmesi
Development of fuzzy logic based energy management system algorithms for hybrid electric truck
HAZAL SÖLEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT YILMAZ
- Design and evaluation of energy management systems for connected hybrid and electric vehicles
Bağlantılı hibrit ve elektrikli araçlar için enerji yönetim sistemleri geliştirilmesi ve değerlendirilmesi
ABDULEHAD ÖZDEMİR
Doktora
İngilizce
2022
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLKER MURAT KOÇ
- Adaptive equivalent consumption minimization strategy with driving pattern recognition for hybrid electric vehicles
Hibrit elektrikli araçlar için sürüş tanıma ile uyarlanabilir eşdeğer yakıt tüketimi minimizasyonu stratejisi
BARIŞ KALAYCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN SEZER
- Investigation of thermal propagation in electric vehicle high voltage batteries
Elektrikli araç yüksek gerilim bataryalarında ısıl yayılım araştırması
KADİR ARAS
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİLGÜN YAVUZ