Güç yönetimi için elektrikli araç şarj istasyonunun akıllı koordinasyon yaklaşımı
Smart coordination approach of electric vehicle charging station for power management
- Tez No: 796752
- Danışmanlar: PROF. DR. RAMAZAN BAYINDIR, DOÇ. DR. EMRAH DOKUR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 144
Özet
Karbon emisyonunun dünyada azaltılması için enerjiden ulaşıma bütün sektörlerde kapsamlı bir geçiş esastır. Bu geçiş sürecinde ulaşım sektöründe elektrikli araçların (EA), konvansiyonel içten yanmalı taşıtların yerini hızla alması beklenmektedir. Bu geçişi doğru şekilde ölçeklendirmede konut şebekesinde yoğun şarj dönemleri ile birlikte mevcut şebeke altyapısı da dikkate alınarak uygun hazırlık ve güç yönetimin olması gerekmektedir. Bu tez çalışmasında EA'ların konut şebekesindeki şarj noktalarında akıllı koordinasyonla güç yönetiminin sağlanması amaçlanmaktadır. Bu çerçevede, hanehalkı seyahat dağılım modelleri ve EA kullanıcıları şarj oturum veri seti dikkate alarak Monte Karlo Benzetimi yapılmış, önerilen yenilikçi şarj durumu tabanlı dinamik koordineli şarj (BDY-DKŞ) kullanılarak tepe zamanlarında şebeke ekipmanlarında yüklenme ve güç kayıpları analiz edilmiştir. Ayrıca, EA ile ısı pompası gibi yüksek güçlü kritik yükler ve fotovoltaik sistem içeren konut şebekesinde Çok Katmanlı Algılayıcılar (ÇKA) ve derin öğrenme tekniklerinden Uzun Kısa Süreli Belleği (UKSB) içeren hibrit kısa süreli tahmin modelleri MATLAB yazılımı üzerinden gerçekleştirilmiştir. Burada, toplam konut yükü içerisinde EA yük dengelemesi için Görgül Kip Ayrıştırma ve Bayes Optimizasyonlu UKSB'i (GKA-BO-UKSB) kullanan derin öğrenme tabanlı hibrit bir tahmin modeli geliştirilmiştir. Önerilen modelin mevcut yöntemlere göre avantajı, Digsilent yazılımı kullanılarak kabul görmüş dağıtım şebekesi test sistemi üzerinden benzetimlerle de doğrulanmıştır. Son olarak, EA'ların batarya enerji durumları ve kullanıcı şarj davranışları dikkate alınarak Karmaşık Tamsayılı Doğrusal Programlama tekniği ile optimal şarj çizelgeleme GAMS yazılım ortamında gerçekleştirilmiştir. Bu doğrultuda Türkiye için EA benimsenme düzeylerine göre şebeke potansiyel talebi analiz edilmiştir. Böylece, BDY-DKŞ, tahmine dayalı yük dengeleme ve şarj çizelgeleme içeren akıllı koordinasyon yaklaşımında konut şebekesinde pik zamanlarda toplu EA yükü, ekipmanların aşırı yüklenmesi ve güç kayıpları azaltılarak dağıtım sistem operatörleri için mevcut şebeke altyapısının kullanılması sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
A comprehensive transition from energy to transportation in all sectors is essential for reducing carbon emissions in the world. In this transition period, electric vehicles (EV) in the transportation sector are expected to rapidly replace conventional internal combustion vehicles. Appropriate provisioning and power management are required to scale this transition properly, considering the existing grid infrastructure along with peak charging periods in the residential grid. In this thesis, it is aimed to provide power management with smart coordination at the charging points of the EVs in the residential grid. In this framework, Monte Carlo Simulation was made by considering the household travel distribution models and EV users charging session dataset, and the load and power losses in the grid equipment at peak times were analyzed using the proposed innovative state of charge-based dynamic charge coordination (SOC-DCC). In addition, hybrid short-term prediction models including Multi-Layer Perceptron (MLP) and Long Short-Term Memory (LSTM), one of the deep learning techniques, in the residential grid containing high-power critical loads such as heat pump and photovoltaic system with EV, were carried out using MATLAB software. A deep learning-based hybrid prediction model using Empirical Mode Decomposition and Bayesian optimized LSTM (EMD-BO-LSTM) is developed for EV load balancing within the total residential load. The advantage of the proposed model over existing methods has also been verified by simulations over the accepted distribution network test system using Digsilent software. Finally, the optimal charge scheduling was carried out in the GAMS software environment with the Mixed Integer Linear Programming technique, taking into account the battery energy status and user charging behavior of the EVs. In this direction, grid potential demand was analyzed according to EV adoption levels for Turkey. Thus, the smart coordination approach that includes proposed SOC-DCC, predictive load balancing and charge scheduling reduced bulk EV load, equipment overload and power losses in the residential grid at peak times, thereby enabling distribution system operators to use the existing grid infrastructure.
Benzer Tezler
- An agent-based energy management approach for V2X-capable charger clusters
V2X özellikli şarj kümeleri için etmen-tabanlı enerji yönetim yaklaşımı
GÜLEN AKYÜN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT YILMAZ
- Elektrikli araç şarj istasyonlarının akıllı şebekelerde bulanık mantık yöntemiyle optimizasyonu ve dağıtım şebekesine entegrasyonu
Optimization of electric vehicle charging stations in smart grids with fuzzy logic and integration into the distribution network
EBRU APAYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBatman ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET RIDA TÜR
- Yenilenebilir enerji destekli elektrikli araç şarj istasyonları için yük tarafı talep yönetiminin akıllı kontrol yöntemleri ile geliştirilmesi
Implementation of a load side demand management with intelligent control methods for renewable energy supported electric vehicle charging stations
HASAN MERAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKAY BAYRAK
- Cost-oriented optimization of battery pack sizing and electrical design of the battery system for electrified bus rapid transit systems
Metrobüs sistemlerinin elektrifikasyonu için maliyet odaklı batarya sistemi boyutlandırma optimizasyonu ve batarya paketi elektriksel tasarımı
YİĞİT İŞCANOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT YILMAZ
- Economic evaluation of urban electric bus charge stations: case of Eindhoven, the Netherlands
Elektrikli otobüslerin şarj istasyonlarinin ekonomik yönden incelenmesi: Eindhoven, Hollanda örneği
ÇAĞRI YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU