Geri Dön

Model predictive controller based optimal energy management strategy for a fuel cell hybrid vehicle

Hidrojen yakıt hücreli elektrikli araçlar için model öngörülü kontrol temelli enerji yönetimi stratejisi

PDF İndir

  1. Tez No: 895644
  2. Yazar: ALİ KEREM YALÇIN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞÇE YÜKSEL BEDİZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 110

Özet

Günümüzde fosil yakıtlı araçların çevre kirliliğine ve iklim problemlerine yol açması, kabiliyet anlamında bu araçlara alternatif olabilecek ve çevreyi en az düzeyde kirletecek alternatif teknolojilerin gelşitirilmesini bir ihtiyaç haline getirmiştir. Nitekim elektrikli ve hibrit araçlar, bulundurdukları enerji kaynaklarının çevreye daha az zarar vermesi nedeniyle fosil yakıtlı araçlara birer alternatif teknoloji olarak ortaya çıkmaktadır. Elektrikli araçların sıfır karbon salınımı nedeniyle sahip olduğu öneme rağmen; menzil problemleri, uzun şarj süreleri, şarj istasyon sayısının akaryakıt istasyonları kadar yaygın olmaması ve batarya ömrünün kısalığı gibi dezavantajlar, birden fazla enerji kaynağının bir arada kullanılması prensibine dayanan hibrit araçlara yönelik çalışmaların yoğunluk kazanmasına neden olmuştur. İçten yanmalı hibrit araçlar fosil yakıt kullanması nedeniyle çevre dostu değildir, bu noktada yakıt hücreli hibrit araçlar sıfır karbon salınımı, yakıt hücresinin bataryaya göre daha uzun ömürlü olması ve şarj süresinin daha kısa olması gibi avantajları sayesinde dikkat çekmektedir. Batarya ve yakıt hücresinin farklı dinamiklere sahip olması, bu kaynakların en verimli şekilde ve uyum içerisinde kullanılmasını sağlayabilecek bir enerji yönetimi stratejisinin gerekliliğini ortaya koymaktadır. Bu tez kapsamında yakıt hücreli hibrit bir elektrikli araçtaki enerji yönetimi problemi ele alınmıştır. Öncelikle çalışmada, bir yakıt hücreli hibrit elektrikli aracın elektriksel güç aktarma sisteminin modeli Cruise-M simulasyon ortamında geliştirilmiş, ortamın sunduğu kapsamlı ve gerçekçi komponentler kullanılarak enerji yönetim stratejilerinin test edilebileceği bir platform sunulmuştur. Tasarlanan sistem modeli için birinci nesil Toyota Mirai'nin özellikleri baz alınmıştır. Daha sonra, hem ortaya konan modelin referans sistemi temsil edebilirliğini sınamak, hem de bir karşılaştırma yöntemi olmak üzere bir kural tabanlı enerji yönetimi stratejisi geliştirilmiştir. Devamında, enerji yönetim problemini optimizasyon temelli olarak çözmek için model öngörülü kontrole dayanan bir enerji yönetim stratejisi tasarlanmış ve kullanılmıştır. Geliştirilen strateji, gerçek zamanlı olarak maliyet fonksiyonundaki ağırlık faktörlerini ayarlayabilmekte ve optimizasyonun başarısını artırarak kontrolör performansını iyileştirmektedir. Toyota Mirai'ye ait dinamometre testi sonuçlarında sunulan güç kaynaklarının performans çıktıları göz önünde bulundurulduğunda, tasarlanan sistem modelinin gerçekçi sonuçlar üretebildiği gözlemlenmiştir. Simulasyon sonuçlarına göre model öngörülü kontrol tabanlı enerji yönetim stratejisinin güç paylaşımı performansının kural tabanlı enerji yönetim stratejisine göre daha başarılı olduğu gözlemlenmiştir. Yöntem, kural tabanlı stratejiye kıyasla yakıt tüketimini tüm test sonuçlarının toplamında %3 azaltarak yakıt ekonomisini iyileştirmiş ve bataryanın şarj seviyesini belirli bir aralıkta tutabilmiştir. Sonuçta, ortaya konan güç aktarma modelinin farklı enerji yönetim stratejilerini çalışmak için gerçekçi bir platform olma potansiyeline sahip olduğu anlaşılmıştır. Ayrıca, model öngörülü kontrol yaklaşımında kontrolör parametrelerinin geri besleme mekanizması aracılığıyla sistemim anlık koşullarına bağlı olarak gerçek zamanlı olarak ayarlanabilmesi, bu yöntemin potansiyel olarak bu tür bir uygulamada daha da geliştirmeye açık olduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

In today's world, the environmental pollution and climate issues caused by fossil-fuel vehicles have made it a necessity to develop alternative technologies capable of being more environmentally friendly. Electric and hybrid vehicles have emerged as alternative technologies to fossil-fuel vehicles within this context, as they offer energy sources with less environmental impact. Despite the importance of electric vehicles due to zero tailpipe emissions, challenges such as limited range, long charging times, lower prevalence of charging stations compared to gas stations, and shorter battery life have led to increased research on hybrid vehicles based on the principle of utilizing multiple energy sources simultaneously. Internal combustion engine-based hybrid vehicles are not environmentally friendly due to their use of fossil fuels. In this regard, fuel cell hybrid electric vehicles draw attention due to several advantages such as zero carbon emissions, longer lifespan of the fuel cell compared to the battery, and shorter charging times. However, the distinct dynamics of batteries and fuel cells reveal the necessity of an energy management strategy that can efficiently and harmoniously utilize these sources in fuel cell hybrid electric vehicles. In this thesis, the energy management problem in a fuel cell hybrid electric vehicle is addressed. Firstly, in the study, an electrical powertrain model of a fuel cell hybrid electric vehicle is developed in the Cruise-M simulation environment, providing a realistic platform for testing energy management strategies using its comprehensive components. The specifications of the first-generation Toyota Mirai are considered for the designed plant model. Subsequently, a rule-based energy management strategy (RB-EMS) is developed not only to be a benchmark method, but also to assess the representability of the presented plant model. Furthermore, a model predictive control-based energy management strategy (MPC-based EMS) is designed and employed to solve the energy management problem in an optimization-based manner. The developed strategy can adjust the weight factors of the cost function in realtime and improves the the controller performance by enhancing the effectiveness of the optimization. It is observed that the designed plant model can produce realistic results considering the experimental outputs of the power sources presented in the dynamometer test results conducted on a Toyota Mirai. According to the simulation results, it is revealed that the power allocation performance of the MPC-based EMS is more satisfactory compared to the RB-EMS. The strategy has improved fuel economy by reducing fuel consumption overall by 3% compared to the RB-EMS and has been able to keep the battery's state of charge within a certain range. Ultimately, it is understood that the presented powertrain model has the potential to be a realistic virtual platform for studying different energy management strategies extensively. Additionally, the real-time adjustability of controller parameters based on the system's instantaneous conditions via a feedback mechanism in the model predictive control approach demonstrates its potential for further enhancement in such an application.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    665539

    Influence of Driving Patterns and Optimal Robust PowertrainCombined Design and Control on Plug-in Vehicle Cost, Life CycleEmissions, Component Sizing, and Battery Stress

    Başlık çevirisi yok

    ORKUN KARABSAŞOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Makine MühendisliğiCarnegie Mellon University

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. CHAİR: JEREMY J. MİCHALEK

  2. Tez No

    398082

    Hibrid elektrikli araçlar için enerji yönetim sistemleri

    Energy management system for hybrid electric vehicles

    EMRE KURAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLİN AKSUN GÜVENÇ

  3. Tez No

    854833

    Energy management of P2 hybrid electric vehicle based on event triggered nonlinear model predictive control and deep Q network

    Olay tetiklemeli nonlineer model öngörülü kontrol ve derin Q ağı temelli P2 hibrit elektrikli aracın enerji yönetimi

    MEHMET CÜNEYT HASPOLAT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAPRAK YALÇIN

  4. Tez No

    546962

    Predictive control of hybrid electric vehicle with adaptive prediction of torque

    Hibrid elektrik aracının adaptif tork tahmini yaparak MPC kontrolör tasarımı

    NASSER FAZLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAPRAK YALÇIN

  5. Tez No

    878246

    Reinforcement learning based battery thermal management controller for electric vehicle charge time optimization using horizon data

    Ufuk verileri kullanılarak takviyeli öğrenme tabanlı batarya termal yönetim kontrolü ile elektrikli araçlarda şarj süresinin iyileştirilmesi

    YUNUS TURHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT YILMAZ

Geri Dön