Multi-objective charging scheduling utilizing electric vehicle load models
Elektrikli araç yük modellerini kullanan çok amaçlı şarj planlaması
- Tez No: 745410
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT GÖL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Akıllı şebekeler, Elektrikli araçlar, Yük modellenmesi, Şarj, Intelligence networks, Electric vehicles, Load modelling, Charge
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Elektrikli araç (EA) yük modellerinin şarj stratejilerinde kullanılması, EA yüklerinin esnekliğinden yararlanmaya olanak sağladığı için şebekenin güvenilirliğini sağlamak amacıyla geliştirilen akıllı şarj stratejilerinin performansını artırmaktadır. Bu tez, tek veya sonlu sistem zamanına sahip gerçek zamanlı stokastik şarj kontrolünde EA yük modellerinden yararlanan yöntemler sunmaktadır. Önce sürücülerin yük modelleri, çekirdek yoğunluğu tahmini yöntemi ile bulunmuştur. Tasarlanan tek sistem zamanı ufuklu koordineli şarj kontrol algoritması ile her bir EA'nın uygun optimizasyon kısıtlamaları seti verilmesi şartıyla en az kritik bir miktarda şarj edilmesini sağlamaktadır. Bu algoritma, stokastik EA yük modellerini kullanan bir sıralama algoritması sayesinde tek zaman adımlı şarj çizelgeleme problemlerinin hesaplama yükü problemini verimli bir şekilde ele almaktadır. Ayrıca tek sistem zaman adımlı koordineli şarj kontrol algoritması çözümü, sonlu zaman ufkuna sahip çizelgeleme algoritmasına genişletilmiştir. Bu yaklaşım, stokastik çevrimiçi şarj çizelgeleme probleminin karmaşıklığını deterministik bir duruma indirgemek için model tahmine dayalı bir yaklaşımda stokastik EA yük modellerini kullanmaktadır. Çizelgeleme algoritması, mevcut zamanda ortaya çıkan yük talebini optimize eden ancak gelecekte ortaya çıkan yük talebini dikkate almayan klasik çevrimiçi EA şarj programlama algoritmalarının aksine, şarj istasyonuna gelecekteki varışlar hakkında varsayımlarda bulunmaktadır. Tez çalışmasının bulgularına göre bireysel yük modelleri, şarj süresi tahsisinin adilliğini geliştirerek ve çizelgeleme algoritması için gelecekteki rastgele verilerin bilgi derecesini genişleterek akıllı şarj algoritmalarının karar sürecini iyileştirmektedir.
Özet (Çeviri)
Utilization of electric vehicle (EV) load models can improve the performance of smart charging strategies, which increase the reliability of the grid by harnessing the flexibility of EV loads. This thesis presents methods for utilizing EV load models in real time stochastic charging control with single and finite system-time horizons. First, the drivers' load models are found with kernel density estimation. A single system time horizon coordinated charging control algorithm is devised to ensure each EV is charged at least a critical amount given a feasible set of optimization constraints. The coordinated charging algorithm tackles the NP-hardness of single-deadline charging scheduling problems efficiently with a sorting algorithm utilizing the stochastic EV load models. Moreover, the single system-time horizon coordinated charging control algorithm is extended to a scheduling algorithm considering a finite system-time horizon. This approach utilizes the stochastic EV load models in a model predictive control based approach to decrease the complexity of stochastic online charging scheduling problem into a deterministic case. The scheduling algorithm makes assumptions about the future arrivals to the charging station, unlike the classical online EV charging scheduling algorithms, which optimize the load demand revealed at the current time but underestimate the load demand revealed in the future. Findings of the thesis work suggest the individual load models complement smart charging algorithms' decision process by improving the fairness of charging time allocation and extending the degree of knowledge of future random data for the scheduling algorithm.
Benzer Tezler
- Siting and sizing of renewable energy supported electric vehicle charging stations along highways with a novel interoperable smart energy management system
Yenilenebilir enerji destekli elektrikli araç şarj istasyonlarının otoyollar boyunca konumlandırılması ve boyutlandırılmasına yönelik yeni birlikte çalışabilir akıllı enerji yönetim sistemi
ÖMER GÖNÜL
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖNDER GÜLER
- Kalkınmada öncelikli yörelerde görev yapan vali-kaymakam il ve ilçe Milli Eğitim Gençlik ve Spor Müdürlerinin ilköğretim yönetiminde karşılaştıkları güçlükler
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA YALÇINKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiEğitim Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞEGÜL ATAMAN
- Çoklu amaçların çözümlemesinde amaç programlaması ile genelleştirilmiş ters yaklaşımı ve yem sanayiinde bir uygulama
Goal programming and generalieed inverse approaches in the multi-objective analysis and application in feed industry
HASAN BAL
- Oditoryumlarda akustik önlemler ve çoklu kullanım
Accoustical precautions and milti purpose usage of auditorums
ÇİĞDEM YÜCEL
- Toprak ve tarım reformu uygulamasında öncelikli köylerin tesbitine ilişkin bir yöntem uygulaması
Başlık çevirisi yok
SABİR ATASEVER