Elektrikli araçların enerji talep tahmini
Energy demand forecast of electric vehicles
- Tez No: 714690
- Danışmanlar: PROF. DR. SEBAHATTİN ÜNALAN, DR. ÖĞR. ÜYESİ SALTUK BUĞRA SELÇUKLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
Konutlarda, sanayilerde, şehirlerde ve hızla gelişen elektrikli araç sektöründe yenilenebilir enerji kaynakları önem arz etmektedir. Elektrikli araçların enerji talebinin karşılanması sektörün gelişmesi, üretimin sürdürülebilirliği ve verim alınması için önem arz etmektedir. Elektrikli araçlar için gerekli olan enerjinin doğru yerde ve doğru zamanda tahmininin yapılması birçok açıdan kritik öneme sahiptir. Ayrıca yenilenebilir enerji kaynaklarından üretilen enerjinin miktarının değişken olması, üretilen elektrikli araç miktarı ve batarya verimlerindeki değişiklikler nedeniyle üretilen enerjinin şebekeyle arasındaki bağlantı entegrasyonunun ve verimin optimal olabilmesi için enerji talep tahmininin yapılması gerekmektedir. Bu çalışmada makine öğrenmesi ve yapay zekâ teknikleri kullanılarak elektrikli araç için enerji talebinin tahmin edilmesi planlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Renewable energy sources are important in residences, industries, cities and the rapidly developing electric vehicle industry. Meeting the energy demand of electric vehicles is important for the development of the sector, the sustainability of production and efficiency. Estimating the energy required for electric vehicles at the right place and at the right time is critical in many aspects. In addition, due to the variable amount of energy produced from renewable energy sources, the amount of electric vehicles produced and changes in the battery efficiency, the connection integration between the generated energy with the grid and the energy demand estimation should be made in order for the efficiency to be optimal. In this study, it is planned to estimate the energy demand for electric vehicles by using machine learning and artificial intelligence techniques.
Benzer Tezler
- Effects of ambient temperature and drive cycle on electric vehicle charging using photovoltaic systems
Sıcaklık ve sürüş çevrimi faktörlerinin fotovoltaik sistemler ile elektrikli araç sarjı üzerindeki etkileri
ERİM GÜRER
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
EnerjiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiSürdürülebilir Çevre ve Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR TAYLAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞÇE YÜKSEL BEDİZ
- Elektrikli araçların kullanımına yönelik yük tahmini ve karar destek sistemi
Load forecasting and decision support system for electric vehicles use
HATİCE MENEKŞE KÖSEMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. ORHAN TORKUL
- Talep tarafı yönetimi kullanılarak konutlar için merkezi batarya veya elektrikli araç bataryası ile desteklenen PV güç sisteminin boyutlandırılması,enerji yönetimi ve ekonomik analizi
Sizing, energy management and economic analysis of PV powered micro grid with community battery or ev battery storage considering demand response
GÜL FERAY SEZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiManisa Celal Bayar ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KIVANÇ BAŞARAN
- Optimal management of large-scale v2g in different sizes of distribution system environments
Farklı boyutlardaki dağıtım şebekelerinde büyük ölçekli araçtan şebekeye enerji aktarım teknolojisinin optimal yönetimi
ALİGÜL SELİM TÜRKOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
EnerjiYıldız Teknik ÜniversitesiEnerji Teknolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OZAN ERDİNÇ
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPER ÇİÇEK
- Batarya yönetim sistemlerinde lityum-iyon pillerin kalan faydalı kapasitesinin tahmini için sinyal işlemeye dayalı yöntemlerin geliştirilmesi
Development of signal processing-based methods for estimating the remaining useful capacity of lithium-ion batteries in battery management systems
OZANCAN BAYRİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSivas Bilim ve Teknoloji ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SITKI AKKAYA