Estimating greenhouse gas emissions of electric delivery trucks
Elektrikli teslimat kamyonlarının sera gazı salımlarının tahmin edilmesi
- Tez No: 895125
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞÇE YÜKSEL BEDİZ, DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNAN YILDIRIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Enerji, Industrial and Industrial Engineering, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Bu çalışmada, elektrikli teslimat kamyonu elektrifikasyonunun sağlayacağı emisyon azaltımındaki bölgesel farklılıklar incelenmiştir. Bu kapsamda, Amerika Birleşik Devletleri genelinde elektrikli araç şarjından kaynaklı salımlardaki bölgesel farklılık- ların nicelikselleştirilmesi için bir benzetim çerçevesi geliştirilmiştir. Çerçevenin çok önemli bir parçası, elektrikli teslimat kamyonunun birim enerji tüketimini tahmin etmek için geliştirdiğimiz gerçek sürüş verilerine dayalı makine öğrenmesi modelidir. Bu çerçeve kullanılarak, hava sıcaklığının ve sürüş profilinin şarj kaynaklı salımlar üzerindeki etkisinin nicelikselleştirilmesi için iki vaka çalışması gerçekleştirilmiştir. İlk vaka çalışmasında, makine öğrenmesi modelinin düşük sıcaklıklardaki enerji tüke- timi artışını yakalayabildiği, yüksek sıcaklıklarda doğru tahminler yapabilmek için ise daha fazla veriye ihtiyaç olduğu görülmüştür. Beklendiği üzere, elektriğin ye- nilenebilir kaynaklardan üretildiği bölgelerdeki salımlar daha düşüktür. İkinci vaka çalışmasında, çerçevenin agresif ve yumuşak sürüş profilleri altındaki enerji tüketi- mini ayırt edebildiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this study, we investigate the regional differences in emission benefits of battery electric delivery truck electrification. In this regard, we build a simulation framework to quantify the regional differences in the use phase emissions across the United States. A vital part of our framework is the machine learning model to predict the unit energy consumption of a battery electric delivery truck which is based on real world driving data. Using our framework, we perform two case studies to quantify the effect of ambient temperature and driving profile on the use phase emissions, respectively. In the first case study, we observe that our machine learning model can capture the increase in energy consumption at low temperatures quite well, however more data is needed to predict high temperature effects. As expected, the emissions are lower in regions where electricity production is cleaner. In the second case study, we observe that our framework can differentiate between the energy consumption under aggressive and gentle driving profiles.
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
- Dağıtık üretim sistemlerinin akıllı şebekeler üzerine etkilerinin incelenmesi
Examination of the effects of distributed generation on smart grids
MİKAİL PÜRLÜ
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BELGİN TÜRKAY
- Organize sanayi bölgesine ait karışık atıksu arıtma tesisinin sera gazı emisyonlarının modelleme metoduyla tahmini ve optimizasyonu
Optimization and estimation of greenhouse gases emissions from a mixed wastewater treatment plant of an organized industrial district by modelling
CANSU MISTIKLAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Çevre MühendisliğiTekirdağ Namık Kemal ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜREYYA MERİÇ PAGANO
- Elektrikli araçlarda kullanılan lityum iyon pillerin şarj durumlarının kokusuz Kalman filtresi ile kestirilmesi
State of charge estimation of li-ion battery with unscented Kalman filter used in electric vehicle
YUSUF MURATOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMersin ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALKAN ALKAYA
- Elektrikli araçlarda kullanılmak üzere metal-air bataryaların modellenmesi ve şarj durumlarının kalman filtresi ile kestirilmesi
Modeling and state of charge estimation of metal-air batteries with kalman filter for the usage in electric vehicles
BURAK ŞEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET ÇALIŞKAN