Geri Dön

Hibrit araçlarda uygun güç yönetim stratejilerinin belirlenmesi

Determination of suitable power management strategies in hybrid vehicles

PDF İndir

  1. Tez No: 585920
  2. Yazar: MEHMET BAŞYİĞİT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TARKAN SANDALCI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Enerji Bilim Dalı
  13. 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

  1. Tez No

    962042

    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

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ

    DOÇ. DR. GÜLCİHAN ÖZDEMİR

  2. Tez No

    363554

    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

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SALMAN KURTULAN

  3. Tez No

    567883

    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

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT YILMAZ

  4. Tez No

    828141

    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

    İngilizce

    2022

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLKER MURAT KOÇ

  5. Tez No

    952974

    Equivalent consumption minimization strategy for plug-in hybrid electric vehicles

    Elektrik prizinden şarj edilebilir hibrit elektrikli araçlar için eşdeğer yakıt tüketimi minimizasyonu stratejisi

    FURKAN BİLGE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Otomotiv Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Otomotiv Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN TAHA ŞEN

Geri Dön