Geri Dön

Design of a high-accuracy energy management system for electric vehicles and V2G approaches considering battery aging

Elektrikli araçlar için yüksek doğruluklu enerji yönetim sistemi tasarımı ve batarya yaşlanmasını dikkate alan V2G yaklaşımları

  1. Tez No: 893605
  2. Yazar: ARDA AKYILDIZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET ONUR GÜLBAHÇE, DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ALPARSLAN ZEHİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 81

Özet

Akıllı şebeke teknolojisi, geleneksel enerji üretim ve dağıtım sistemlerinden daha esnek, güvenilir ve verimli bir enerji yönetimi sağlamak amacıyla dijital iletişim teknolojilerini kullanarak enerji üretimi, dağıtımı ve tüketimi süreçlerini optimize eder. Bu sistem, enerji talebini gerçek zamanlı olarak izleyip yönetme yeteneğine sahiptir ve enerji kaynaklarının daha güvenilir kullanılmasına, şebekede oluşabilecek arızaların daha hızlı tespit edilmesine olanak tanır. Yenilenebilir enerji kaynaklarının akıllı şebeke sistemlerine entegrasyonu, fosil yakıt kullanımını azaltma ve artan enerji talebini karşılama hedefleri doğrultusunda büyük önem taşır. Güneş, rüzgar, hidroelektrik ve jeotermal enerji gibi yenilenebilir kaynakları akıllı şebeke teknolojileri ile birleştirildiğinde enerji üretimi ve tüketiminde sürdürülebilir ve çevre dostu bir yaklaşım sunar. Bu entegrasyon, enerji verimliliğini artırırken karbon ayak izini de azaltır. Günden güne artan elektrikli araç kullanımı ile birlikte araçtan şebekeye hizmet teknolojisine olan ihtiyaç artmaktadır. V2G teknolojisi elektrikli araçların bataryalarını çift yönlü enerji akışına imkan tanıyan birer enerji kaynağına dönüştürür. Bu entegrasyon sayesinde elektrikli araçlar yalnızca tüketici değil, aynı zamanda enerji üreticisi haline gelir ve şebekeye geri besleme yaparak enerji talep dalgalanmalarını dengeleyebilir. Böylece yenilenebilir enerji kaynaklarının entegrasyonu kolaylaşır, enerji depolama çözümleri daha etkin hale gelir ve şebeke kararlılığı arttırılmış olur. Yenilenebilir enerji sistemlerinin V2G entegrasyonu, özellikle güneş ve rüzgar enerjisi gibi kesintili ve düzensiz kaynakların sürekliliğini sağlamada kritik bir rol oynar. Elektrikli araç bataryaları, bu tür kaynaklardan elde edilen enerjiyi depolayarak, enerji arzının yetersiz olduğu zamanlarda şebekeye enerji sağlar. Bu durum, enerji üretim ve tüketim dengesini optimize ederek hem ekonomik hem de çevresel faydalar sağlar. Bu çalışmada elektrikli araç kullanıcısı perspektifinden bakılarak V2G hizmetlerinden biri olan frekans regülasyonu detaylı bir şekilde incelenmiştir. Çalışma kapsamında elektrikli araçların şebekeye bağlanarak frekans regülasyonu hizmeti sağlama süreci, batarya yaşlanması ve ekonomik getirileri açısından değerlendirilmiştir. İlk olarak, gerçekçi bir analiz gerçekleştirmek amacıyla, elektrikli araçlar üzerinde etkili olan çeşitli kuvvetler ve etkenler dikkate alınarak kapsamlı bir model geliştirilmiştir. Bu modelde temel kuvvetler, çekiş kuvvetleri, yol karakteristiği, çevresel kuvvetler, yardımcı sistemler, sürüş profili ve yerçekimsel kuvvetler gibi faktörler incelenmiştir. Elektrikli aracın çekiş kuvvetleri, motorun ürettiği moment ve bu momentin tekerleklere iletilmesi sırasında oluşan güç kayıplarıyla ilişkilidir. Yol karakteristiği ise yolun eğimi, yüzey tipi ve sürtünme katsayısı gibi parametrelerle tanımlanır. Çevresel kuvvetler, hava direnci ve rüzgar gibi dış etkenleri kapsar. Yardımcı sistemler, araç içi elektronik sistemler, klima, ve diğer enerji tüketen bileşenlerden oluşur. Sürüş profili ise aracın hızlanma, yavaşlama, durma ve seyir halindeki davranışlarını içerir. Yerçekimsel kuvvetler ise aracın ağırlığının yol üzerindeki etkisini belirler. Batarya yaşlanma mekanizmaları ve batarya yaşlanmasına etki eden faktörler detaylı bir şekilde incelenmiş ve bu incelemeler kapsamında lityum demir fosfat batarya hücreleri için Arrhenius batarya yaşlanma modeli kullanılmıştır. Yaşlanma modelini iki ayrı durum için ele alınmıştır. İlki bataryanın düzenli kullanımı sırasında meydana gelen ve şarj-deşarj döngüleri sonucunda meydana gelen çevrim yaşlanması, diğeri ise bataryanın depolama veya muhafaza koşullarında zamanla meydana gelen takvim yaşlanmasıdır. Geliştirilen elektrikli araç modeli üzerinde dört farklı lityum demir fosfat batarya hücresi kullanılarak batarya paketi tasarlanmıştır. Bu süreçte batarya paketinin hacmi, ağırlığı, maliyeti ve batarya yaşlanması gibi kritik faktörler dikkate alınarak bir seçim algoritması oluşturulmuştur. Algoritmanın oluşturulmasında her bir batarya hücresinin farklı özellikleri göz önünde bulundurularak en uygun seçimin yapılması hedeflenmiştir. Her bir batarya hücresi için ayrı ayrı şarj durumu, sağlık durumu ve menzil verileri analiz edilmiştir. Şarj durumu, bataryanın mevcut enerji seviyesini belirtirken sağlık durumu bataryanın kullanım ömrü ve performansını değerlendirmekte kullanılmıştır. Menzil verileri ise aracın tek bir şarjla kat edebileceği mesafeyi belirlemek amacıyla incelenmiştir. Bu analizler sonucunda her bir batarya hücresinin performans özellikleri karşılaştırılmış ve elde edilen veriler doğrultusunda en uygun batarya hücresinin seçimi yapılmıştır. Bu kapsamlı değerlendirme sürecinde elektrikli araçların batarya paketi tasarımı hem performans hem de maliyet açısından optimize edilmiştir. Böylece uzun ömürlü, maliyet etkin ve yüksek performanslı bir batarya paketi için en uygun batarya hücresi seçilmiştir. Araçtan şebekeye hizmet planlaması yapmak amacıyla Büyük Britanya şebeke frekans verileri kullanılmıştır. Elde edilen 1 yıllık frekans verileri, K-means sınıflandırma algoritması kullanılarak kümeleme işlemi yapılmıştır. K-means sınıflandırma algoritması, karmaşık ve büyük veri setlerine ait verileri birbirine benzer kümelere ayırmakta kullanılan bir algoritma türüdür. K-means algoritması, iterasyonlar boyunca birçok kez çalıştırılarak her bir kümenin ağırlık merkezine en yakın günler belirlenmiştir. Bu şekilde, her kümenin en iyi temsilcisi olan günler tespit edilmiştir. Seçilen günlerin birbirlerine göre varyansları karşılaştırılmış ve bu analiz sonucunda, birbirlerinden farklı karakteristik özellikler sergileyen en farklı on gün tespit edilmiştir. Bu seçilen günler, kümelerin yüzdesel büyüklükleri göz önünde bulundurularak, on yıllık şebeke frekans verisi türetilmesinde kullanılmıştır. Kümelerin yüzdesel büyüklüklerine göre on yıllık veri setinde de gün sayıları, aynı yüzdesel büyüklüklere göre dağıtılmıştır. Türetme işlemi, elde bulunan bir yıllık frekans verisinden yola çıkarak gerçekleştirilmiş olup, bu sayede uzun dönemli senaryoların daha gerçekçi bir şekilde yansıtılması amaçlanmıştır. Günlük frekans verileri otuz dakikalık periyotlara bölünerek elektrikli aracın gelir ve batarya yaşlanması açısından çeşitli ağırlıklar verilerek ikili genetik algoritma ile optimizasyonu yapılmıştır. İkili genetik algoritma, karar değişkenlerinin ikili biçimde temsil edildiği ve bu değişkenlerin genetik operatörler aracılığıyla evrimsel olarak optimize edildiği bir yöntemdir. Bu algoritma, popülasyon tabanlı olup, her birey bir çözüm önerisi olarak değerlendirilir. Seçim, çaprazlama ve mutasyon gibi operatörler kullanılarak yeni nesiller oluşturulur ve en iyi çözüme doğru evrimleşme sağlanır. Senaryo olarak elektrikli araç, her gün iki kere sürüşe çıkmaktadır. Bu sürüşlerden biri sabah 09:00'da, diğeri ise akşam 18:00'de gerçekleşmektedir ve her biri otuz dakika sürmektedir. Her bir sürüş sırasında araç toplamda yirmi üç kilometre yol kat etmektedir. Araç her gün gece 23:00 ile 23:59 saatleri arasında şarj edilmektedir ve her güne %80'lik bir şarj durumu ile başlamaktadır. Geri kalan süre boyunca ise aracın, V2G frekans regülasyonu hizmeti sunmaya müsait olduğu varsayılmaktadır. V2G hizmeti, aracın şarj durumu %90 ile %40 arasında olduğunda çift yönlü olarak çalışabilmektedir. Eğer şarj durumu %90'ın üzerinde ise, batarya yalnızca V2G hizmeti aracılığıyla deşarj olabilmektedir. Şarj durumu %40'ın altına düştüğünde ise batarya yalnızca V2G hizmeti ile şarj olabilmektedir. Optimizasyon algoritması çeşitli ağırlıklara göre günün farklı periyotlarında araçtan şebekeye hizmetin yapılıp yapılmayacağına karar vermektedir. Bu süreçte, şebeke taleplerine ve araç sahibinin gelir beklentilerine uygun optimal bir strateji geliştirilir. Çalışmada, toplamda altı farklı senaryo incelenmiştir. Bu senaryolar arasında 11 kW ve 3.7 kW olmak üzere farklı şarj istasyonu güçlerinin gelir ve batarya yaşlanması üzerine etkileri karşılaştırmalı bir şekilde ele alınmıştır. Her bir şarj gücü için batarya yaşlanmasını minimize eden, geliri maksimize eden ve %50 gelir, %50 batarya yaşlanması ağırlıkları altında en uygun sonuçlar elde edilmiştir. Sonuç olarak, 11 kW gücündeki şarj istasyonu, V2G hizmetinde daha fazla gelir sağlarken, bataryanın yaşlanma hızı da daha yüksek olmuştur. Bu durum, yüksek şarj gücünün batarya üzerinde daha fazla stres yaratarak uzun vadede batarya ömrünü kısaltmasıyla ilişkilendirilmiştir. Öte yandan, 3.7 kW nominal gücündeki istasyonlar daha düşük gelir sağlamakla birlikte, batarya yaşlanma hızı da daha düşük olmuştur.

Özet (Çeviri)

Smart grid technology uses digital communication technologies to optimize the processes of energy production, distribution, and consumption, providing more flexible, reliable, and efficient energy management compared to traditional energy production and distribution systems. This system has the capability to monitor and manage energy demand in real-time, allowing for more reliable use of energy resources and faster detection of faults in the grid. The integration of renewable energy sources into smart grid systems is crucial for reducing the use of fossil fuels and meeting the increasing energy demand. When renewable sources such as solar, wind, hydroelectric, and geothermal energy are combined with smart grid technologies, they offer a sustainable and environmentally friendly approach to energy production and consumption. This integration increases energy efficiency while reducing the carbon footprint. With the increasing use of electric vehicles, the necessity of vehicle-to-grid (V2G) service technology is also rising. V2G technology transforms the batteries of electric vehicles into energy sources that allow bidirectional energy flow. This integration enables electric vehicles to become not only consumers but also energy producers, providing feedback to the grid to balance energy demand fluctuations. Thus, the integration of renewable energy sources is facilitated, energy storage solutions become more effective, and grid stability is enhanced. The V2G integration of renewable energy systems plays a critical role, especially in ensuring the continuity of intermittent and irregular sources like solar and wind energy. By storing energy from these sources, electric vehicle batteries can supply energy to the grid when energy production is insufficient. This optimizes the balance of energy production and consumption, providing both economic and environmental benefits. This study examines the frequency regulation service, one of the vehicle-to-grid services, in detail from the perspective of electric vehicle users. The study considers the battery aging and economic benefits of providing frequency regulation service when electric vehicles are connected to the grid. First, to perform a realistic analysis, a comprehensive model was developed by considering various forces and factors affecting electric vehicles. In this model, factors such as traction forces, road characteristics, environmental forces, auxiliary systems, driving profile, and gravitational forces were examined. The traction forces of the electric vehicle are related to the torque produced by the motor and the power losses during the transmission of this torque to the wheels. Road characteristics are defined by parameters like road gradient, surface type, and friction coefficient. Environmental forces include external factors like air resistance and wind. Auxiliary systems consist of in-vehicle electronic systems, air conditioning, and other energy-consuming components. The driving profile includes the vehicle's behaviors during acceleration, deceleration, stopping, and cruising. Gravitational forces determine the effect of the vehicle's weight on the road. Then, battery aging mechanisms and factors affecting battery aging were examined in detail, and the Arrhenius battery aging model was used for lithium iron phosphate battery cells. The aging model was considered for two separate conditions: cycle aging due to regular use and charge-discharge cycles, and calendar aging occurring over time under storage or preservation conditions. A battery pack was designed using four different lithium iron phosphate battery cells on the developed electric vehicle model. In this process, a selection algorithm was created by considering critical factors such as the volume, weight, cost, and aging of the battery pack. The algorithm aimed to make the most suitable selection by considering the different characteristics of each battery cell. For each battery cell, state of charge, state of health, and range data were analyzed. The state of charge indicates the current energy level of the battery, while the state of health evaluates the battery's lifespan and performance. Range data were examined to determine the distance the vehicle can travel on a single charge. Based on these analyses, the performance characteristics of each battery cell were compared, and the most suitable battery cell was selected. This comprehensive evaluation process aimed to offer an optimized solution for battery pack design in electric vehicles in terms of both performance and cost. Thus, the most suitable battery cell was selected for a long-lasting, cost-effective, and high-performance battery pack. To plan vehicle-to-grid services, Great Britain's grid frequency data was used. One year of frequency data was clustered using the K-means clustering algorithm. The K-means clustering algorithm is a type of algorithm used to partition data from complex and large datasets into similar clusters. The algorithm was run multiple times iteratively to determine the days closest to the centroid of each cluster. In this way, the days that best represented each cluster were identified. The variances of the selected days were compared, and the 10 most different days exhibiting distinct characteristics were identified. These selected days were used to derive 10 years of grid frequency data, considering the percentage sizes of the clusters. The number of days in the 10-year dataset was distributed according to the percentage sizes of the clusters. The derivation process was carried out based on the available one-year frequency data to realistically reflect long-term scenarios. Daily frequency data was divided into 30-minute periods, and optimization was performed with a binary genetic algorithm by assigning various weights in terms of revenue and battery aging of the electric vehicle. The binary genetic algorithm is a method where decision variables are represented in binary form and are evolutionarily optimized through genetic operators. This algorithm is population-based, with each individual evaluated as a solution proposal. New generations are formed using operators such as selection, crossover, and mutation, evolving towards the best solution. The scenario considers that the electric vehicle goes on a trip twice a day, once at 9:00 AM and once at 6:00 PM, each lasting 30 minutes. During each trip, the vehicle travels a total of 23 kilometers. The vehicle is charged every day between 11:00 PM and 11:59 PM and starts each day with an 80% state of charge. For the remaining time, the vehicle is assumed to be available for V2G frequency regulation service. The V2G service can operate bidirectionally when the state of charge is between 90% and 40%. If the state of charge is above 90%, the battery can only be discharged through the V2G service. If the state of charge falls below 40%, the battery can only be charged through the V2G service. The optimization algorithm decides whether to provide vehicle-to-grid service during different periods of the day according to various weights. During this process, an optimal strategy is developed in line with grid demands and the vehicle owner's income expectations. The study examines a total of six different scenarios. These scenarios compare the effects of different charging station powers, such as 11 kW and 3.7 kW, on revenue and battery aging. For each charging power, optimal results are obtained under conditions of minimizing battery aging, maximizing revenue, and 50% revenue, 50% battery aging weights. In conclusion, while the 11 kW charging station provides more revenue in the V2G service, the battery aging rate is also higher. This situation is related to the higher stress caused by the high charging power on the battery, which shortens the battery life in the long term. On the other hand, while 3.7 kW nominal power stations provide less revenue, the battery aging rate is also lower.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    670847

    Seri hibrit uçaklarda bulanık mantık tabanlı elektrik enerjisi yönetiminin incelenmesi

    An investigation of fuzzy logic based electric energy management in series hybrid aircraft

    MURAT KESKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK

  2. 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

  3. Tez No

    806902

    Elektrikli araçlar için yüksek doğrulukla şarj kestirimi sunan batarya yönetim sistemi tasarımı

    Design of battery managemenet system providing high accuracy state of charge estimation for electric vehicles

    MUSTAFA MERT SERİNBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ONUR GÜLBAHÇE

  4. Tez No

    397861

    Hibrit otomobil tasarımı, yenilenebilir enerji kaynaklarıyla desteklenmesi ve simülasyonu

    Hybrid vehicle design, supporting renewable alternative energy sources and simulation

    BURAK ATALAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN ERTUĞRUL ARSLAN

  5. Tez No

    869222

    Elektrik pano yangınlarına karşı nesnelerin interneti destekli algılama sisteminin geliştirilmesi

    Development of an internet of things supported detection system against electric panel fires

    MUHAMMED FATİH PEKŞEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mühendislik BilimleriSakarya Üniversitesi

    Yangın ve Yangın Güvenliği Anabilim Dalı

    PROF. DR. YILMAZ UYAROĞLU

Geri Dön