Estimating the carbon emissions caused by electric vehicle use in turkey using marginal emission factors
Elektrikli araç kullanımının sebep olduğu karbon salınımının marjinal salınım faktörleri kullanımıyla tahmini
- Tez No: 642121
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MURAT KAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
Elektrikli araçlar (otomobiller) kullanım sırasında karbon salınımına sebep olmazlar. Ancak, bu araçların şarj edilmesi için gerekli elektriğin üretimi salınıma yol açar. Bu çalışmada, Türkiye'de 10,000 farazi elektrikli aracın kullanılması durumunda ortaya çıkacak ek karbon salınımını tahmin etmeyi amaçladık. Bu amaçla, araç modeli, yolculuk zamanı ve mesafeleri, ve araç kullanıcılarının şarj kararlarının dağılımlarına göre ortaya çıkacak saatlik elektrik yük dağılımlarını ortaya koyan bir benzetim modeli oluşturduk. Tedarik tarafında da, ülkenin elektrik sistemindeki marjinal elektrik santral tipini tahmin ettik ve marjinal karbon salınım faktörünü hesapladık. Bu amaçla, 2014 ve 2019 yılları için dört ayrı mevsim ve üç ayrı gün zamanı kırılımında farklı santral tiplerinin gerçek üretim verilerini kullandık. Türkiye elektrik sistemindeki marjinal emisyon faktörünün 2019 yılında başka ülkelerden daha düşük bir seviyede (100-332 kgCO$_{2}$/MWh) gerçekleştiğini tespit ettik. Son olarak, çalışmanın tedarik ve talep taraflarını bir araya getirerek farazi elektrikli araç filosunun yol açacağı karbon salınımlarını hesapladık. Elektrikli araç filosunun, içten yanmalı motorlu araç filosunun beşte biri ila üçte biri arasında karbon salınımına yol açtığını gözlemledik.
Özet (Çeviri)
Electric vehicles (EVs) produce zero carbon emissions during their use. However, generation of the electricity to charge EVs does cause emissions. In this study, we calculate the carbon emissions caused by the introduction of 10,000 hypothetical EVs in Turkey. To this end, we first develop a simulation model that characterizes the hourly power demand of EVs based on distributions of EV model characteristics, trip times and lengths as well as charging decisions of EV users. We then characterize the supply side by determining the marginal power plants and estimating the Marginal Emission Factor (MEF) for the Turkish power system. We use real hourly generation data of the country by different fuel types, under four different seasons and three time-of-day periods, for years 2014 and 2019. We find the MEFs for Turkey in 2019 to range between 100-332 kgCO$_{2}$/MWh, which are much lower than the MEFs reported for other countries. Finally, we bring the supply and demand studies together to calculate the carbon emissions of the hypothetical EV fleet. We observe the EVs fleet to cause between one fifth and one third of the emissions of a similar internal combustion engine car fleet.
Benzer Tezler
- State of charge estimation of lithium-ion batteries using machine learning approach
Makine öğrenmesi yaklaşımı kullanılarak lityum iyon pillerin şarj durumu tahmini
OSMAN ALPER ALTUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE AYAZ
- Elektrikli araçlarda batarya ve şarj istasyonu konfigürasyonlarının istanbul metrobüs hattı üzerinden incelenmesi
Investigation of battery and charging station configurations in electric vehicles over the istanbul metrobus line
ANIL SATAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET CANSIZ
- Güneş enerjisiyle desteklenen insansız hava aracı tasarım ve üretimi
Solar powered UAV design and production
FATİH BAYKAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİM RÜSTEM ASLAN
- Lityum polimer batarya parametrelerinin derin öğrenme yöntemleri ile tahmini
Prediction of lithium polymer battery parameters by deep learning methods
GÖKSU TAŞ
Doktora
Türkçe
2023
EnerjiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CAFER BAL
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ UYSAL
- Intelligent traction control system design and road characteristic estimation by acoustic signal processing in electric vehicles
Elektrikli araçlarda akıllı çekiş kontrol sistemi tasarımı ve akustik sinyal işleme ile yol karakteristiğinin tahminlenmesi
DAĞHAN DOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ