An efficient and privacy preserved charging station selection scheme for electric vehicles
Elektrıklı araçlar için verimli ve gizliliğin korunduğu bir şarj istasyonu seçim şeması
- Tez No: 919531
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ADIB HABBAL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 153
Özet
Elektrikli Araçların (EV'lerin) hızla gelişmesi, ulaşım sektöründe niteliksel bir sıçramaya yol açmış, öncelikli olarak kritik çevresel sorunları ele almayı ve fosil yakıtlara olan bağımlılığı azaltmayı hedeflemiştir. Ancak, bu artan benimseme, kullanıcı tercihlerini karşılayacak ve şarj altyapısına olan artan talebi yönetecek uygun Elektrikli Araç Şarj İstasyonlarının (EVCS) seçimi konusunda önemli bir zorluk da ortaya koymaktadır. Kullanıcı tercihlerini temel alan uygun bir şarj istasyonu seçimi, tatmin edici bir şarj deneyimi için gereklidir. Mevcut EVCS seçim çözümleri genellikle yalnızca mesafe veya maliyet üzerine yoğunlaşmakta ve şarj süresi, bekleme süresi ve mevcut olanaklar gibi diğer önemli faktörleri göz ardı etmektedir. Ayrıca, mevcut EVCS seçim yaklaşımları, seçim sürecinde paylaşılan bilgilerin gizliliğini temel bir unsur olarak ele almamaktadır. Bu zorlukları ele almak için, Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci (FAHP) ve Çok Kriterli Karar Verme (MADM) teorisini bir araya getiren uygun bir EVCS seçimi önerilmiştir. FAHP, belirsiz ve kesin olmayan kullanıcı tercihlerini, kriterler arasındaki bağımlılıkları ele almak ve her seçim kriterinin ağırlıklarını belirlemek için kullanılmıştır. MADM, özellikle TOPSIS yöntemi, alternatif şarj istasyonlarını her bir kriter bakımından sıralar ve ağırlıklı önceliklerini hesaplar. Şarj istasyonları, öncelik sırasına göre artan bir şekilde sıralanır. Önerilen şemanın matematiksel modeli geliştirilmiş ve ABD Enerji Bakanlığı'nın gerçek bir veri setine dayalı sayısal bir örnek uygulanmıştır. Ayrıca, önerilen EVCS seçim şeması, paylaşılan bilgilerin herhangi bir üçüncü taraf ile paylaşılmamasını sağlayarak gizliliği korumaktadır. Önerilen EVCS şeması, MATLAB kullanılarak üç farklı senaryoda (seyahat mesafesine dayalı, fiyat tabanlı ve rastgele bir senaryo) değerlendirilmiştir. Önerilen şemanın performans analizi, doğruluk açısından (%97, %95 ve %95,5'in üzerinde) ve sıralama anormalliği açısından (%5'in, %8'in ve %9'un altında) diğer seçim yaklaşımlarına kıyasla üstün olduğunu göstermiştir. Bulgular, önerilen EVCS seçim şemasını, EV şarj istasyonu seçiminde önemli bir ilerleme olarak vurgulamakta ve karar verme doğruluğunu, kullanıcı memnuniyetini ve genel sistem güvenilirliğini önemli ölçüde artırmaktadır. Kullanıcı ihtiyaçlarıyla uyum sağlayarak, önerilen sistem akıllı EV şarj altyapısının geliştirilmesine katkıda bulunmakta ve daha geniş EV benimsenmesini ve sürdürülebilir ulaşım gelişimini desteklemektedir.
Özet (Çeviri)
The rapid development of Electric Vehicles (EVs) has brought about a qualitative leap in the transportation landscape, primarily aimed at addressing critical environmental challenges and reducing dependency on fossil fuels. However, this growing adoption also presents a significant challenge of how to select appropriate Electric Vehicle Charging Stations (EVCS) that meets diverse user preferences while managing the growing demand for charging infrastructure. Selecting an appropriate charging station based on user preferences is essential for a satisfactory charging experience. Existing EVCS selection solutions often focus solely on distance or cost, neglecting other crucial factors such as charging time, waiting time, and available facilities. At the same time, the current EVCS selection approaches don't consider the privacy of the shared information as a fundamental element in the selection process. To address these challenges, an innovative EVCS selection was proposed which integrates Fuzzy Analytical Hierarchical Process (FAHP) and Multi-Attribute Decision Making (MADM) theory. FAHP is used to handle imprecise and uncertain user preferences, interdependencies among criteria, and to determine the weights of each selection criterion. MADM, specifically (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) TOPSIS, ranks alternative charging stations with respect to each criterion and calculates their weighted priorities. The charging stations are then ranked in ascending order according to user preferences. We developed a mathematical model of our proposed scheme and implemented a numerical example based on a real dataset from the US Department of Energy. Moreover, the proposed EVCS selection scheme preserves the privacy of the shared information by ensuring that the information is not shared with any other third party. MATLAB was used to evaluate the proposed EVCS selection scheme's effectiveness using three different scenarios: travel distance-based, price-based, and a random scenario. The performance analysis of our proposed scheme showed that it outperformed other selection approaches in terms of accuracy (over 97%, 95%, and 95.5%) and ranking abnormality (less than 5%, 8%, and 9%) across all three scenarios. The findings underscore the proposed EVCS selection scheme as a pivotal advancement in EV charging station selection, significantly enhancing decision-making accuracy, user satisfaction, and overall system reliability. By aligning with user needs, the proposed scheme contributes to the advancement of intelligent EV charging infrastructure, supporting broader EV adoption and sustainable transportation development.
Benzer Tezler
- Bürolarda çalışma ünitelerinin yeni teknolojilere adaptasyonu için bir yaklaşım
Başlık çevirisi yok
BANU BİNAT
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİGAN BAYAZIT
- Privacy preserving multi-user charging and billing scheme for dynamic charging electric vehicles
Başlık çevirisi yok
SİMGE KOÇTAŞ
- Web portallarında kullanıcı davranışlarının yerinde tespiti ve web madenciliğinde kullanımı için yenilikçi bir yaklaşım
An innovative approach for on-premises detection of user behaviors on web portals and its use in web mining
ÖZKAN CANAY
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜMİT KOCABIÇAK
- Müşterilerin E-ticaret platformu seçimlerini etkileyen faktörlerin bulanık bilişsel haritalama yöntemi ile önceliklendirilmesi
Prioritization of factors affecting customers' E-commerce platform selection with fuzzy cognitive mapping method
ÇAĞLAR AKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ÇEBİ
