Elektrikli araç şarj istasyonu yerlerinin akış yakıt ikmal yer modeli ile belirlenmesi: Ankara örneği
Determination of electric vehicle charging station locations using the flow refueling location model: Ankara example
- Tez No: 918453
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET KABAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son yıllarda fosil yakıt tüketimindeki artış ve çevre bilincinin gelişmesi, sürdürülebilir karayolu taşımacılığı teknolojilerine olan gereksinimi kaçınılmaz hale getirmiştir. Elektrikli araçlar (EV'ler), çevresel sürdürülebilirliğe ve hava kirliliğinin azaltılmasına önemli katkılar sağlamaktadır. Birçok ülkenin elektrikli araçlara geçiş yapmasıyla birlikte, yollardaki EV sayısının önemli ölçüde artması beklenmektedir. Ancak, EV'lerin yaygınlaşmasını kısıtlayan en temel sorunlardan biri, yetersiz şarj altyapısıdır. Şarj istasyonlarının sayısı kadar, doğru konumlandırılması da oldukça önemlidir. Şarj istasyonlarının doğru konumlandırılması, menzil endişelerini azaltarak uzun mesafeli seyahatleri desteklemekte ve EV kullanımının yaygınlaşmasını teşvik etmektedir. Bu çalışmada, elektrikli araç şarj istasyonlarının yer seçimi problemi ele alınmıştır. Çalışmanın temel amacı, trafik akışını en üst düzeye çıkarırken, aynı zamanda şarj istasyonu kurulum maliyetlerini en aza indirgeyen optimal çözümü bulmaktır. Bu amaca yönelik olarak, akış yakıt-ikmal yeri modeli (Flow Refueling Location Model-FRLM) tercih edilmiştir. Geliştirilen modelde çoklu amaç fonksiyonları dikkate alınmıştır. Birinci amaç fonksiyonu trafik akışını maksimize etmeyi hedeflerken, ikinci amaç fonksiyonu kurulum maliyetlerini minimize etmeye yöneliktir. Çalışmada, çok amaçlı karma tam sayılı doğrusal programlama modeli, Python programlama dili kullanılarak FRLM optimizasyon çözücü olan Pulp üzerinde uygulanmıştır. Çalışmanın sonuçları, elektrikli araç şarj istasyonlarının stratejik olarak en uygun yerlere yerleştirilmesinin, EV kullanımını önemli ölçüde artırabileceğini göstermektedir. Çalışmada önerilen model, şehir plancıları ve enerji politikası yapıcıları için EV şarj altyapısının genişletilmesinde önemli bir araç olarak kullanılabilir. Aynı zamanda, maliyet etkin bir şarj istasyonu altyapısının kurulması hem tüketicilere hem de kamu ve özel sektöre ekonomik avantajlar sağlayacaktır. Sonuç olarak bu çalışmanın, sürdürülebilir ulaşım politikalarının oluşturulmasına ve elektrikli araçların geniş çapta benimsenmesine önemli bir katkı sunacağı değerlendirilmektedir.
Özet (Çeviri)
In recent years, the increase in fossil-fuel consumption and the development of environmental awareness have made the need for sustainable road transportation technologies inevitable. Electric vehicles-(EVs) contribute significantly to environmental sustainability and the reduction of air pollution. With many countries transitioning to electric vehicles, a substantial increase in the number of EVs on the roads is anticipated. However, one of the fundamental issues limiting the spread of EVs is inadequate charging infrastructure. The proper placement of charging stations-(CSs) is as crucial as their quantity. Correctly locating CSs reduces range anxiety, supports long-distance travel and promotes the widespread use of EVs. This study addresses the location selection problem of EV-CSs. The aim of the research is to find the optimal solution that maximizes traffic flow while minimizing the installation costs of CSs. To achieve this goal, the Flow-Refueling-Location-Model-(FRLM) has been employed. The developed model considers multiple-objective functions. While the first objective function aims to maximize traffic flow, the second seeks to minimize installation costs. The multi-objective mixed-integer linear programming model has been implemented using Python programming language with the Pulp optimization solver. The study demonstrates that strategically locating EV-CSs can significantly enhance EV usage. The proposed model can serve as an important tool for urban planners and energy policymakers in expanding EV charging infrastructure. Additionally, establishing a cost-effective charging infrastructure provides economic benefits to consumers in public and private sectors. Thus, this study makes a significant contribution to the development of sustainable transportation policies and the widespread adoption of EVs.
Benzer Tezler
- Elektrikli araç şarj istasyon yerlerinin belirlenmesi
Determination of electric vehicle charging station locations
SENA DÖRTKÖŞE
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HARUN REŞİT YAZĞAN
- Plazma arkı eldesi ve yüzey bölgesi modifikasyonunda kullanılabilirliği
Başlık çevirisi yok
ÖZKAN ÖZİPEKLİLER
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Makine MühendisliğiUludağ ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİM DEMİRCİ
- Realization of transmitter and receiver clock generation units and channel switching unit in a modified analog radio relay
Değiştirilen bir analog radyodaki verici ve alıcı saat üretimi birimleri ve kanal anahtarlama biriminin gerçekleştirilmesi
AYHAN BÜYÜKSEMERCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT AŞKAR
- New algorithms and techniques for microprocessor-controlled PWM induction drives
Başlık çevirisi yok
OSMAN KÜKRER
Doktora
İngilizce
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. H. BÜLENT ERTAN
- Purification of bacteriorhodopsin from halobacterium halobium and reconstitution studies in liposomes
Başlık çevirisi yok
M.BAKER ZABUT
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
BiyokimyaOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBiyokimya Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MERAL YÜCEL