Geri Dön

Metro sefer planlaması yaparak enerji verimliliği optimizasyonu: Karma tamsayılı doğrusal programlama ve genetik algoritma yaklaşımları

Energy efficiency optimization through metro scheduling: Mixed-integer linear programming and genetic algorithm approaches

PDF İndir

  1. Tez No: 949217
  2. Yazar: MUSTAFA KARAİPEK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDURRAHMAN YILMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 99

Özet

Kent içi raylı sistemlerinin kullanılması gün geçtikçe artmakta, ulaşım konusunda büyük bir açığı kapatarak topluma hizmet etmektedir. Kent içi raylı sistemlerin yaygınlaşması özellikle yoğun şehirlerde karayolu trafiğini azaltmış, bu sayede şehir içi karbon salınımı azaltarak çevreye olumlu katkılar sunmuştur. Mevcut durumda raylı sistem hatlarının enerji verimliliğini artırmak için birçok çalışma yapılmıştır. Bu bağlamda, sürdürülebilir ulaşım politikalarının desteklenmesi açısından raylı sistemlerin önemi giderek artmaktadır. Bu tez çalışmasında kent içi raylı sistemler için enerji verimliliğini artırmak amacıyla metro araçlarının sefer planları optimize edilmiştir. Bu doğrultuda, tren seferlerinin yolcu talebine göre optimize edilerek gereksiz seferlerin azaltılması ve toplam enerji tüketiminin düşürülmesi hedeflenmiştir. İstanbul'da bulunan Gayrettepe-İstanbul Havalimanı metro hattı verileri kullanılarak yapılan simülasyon çalışmalarında enerji tasarrufu sağlandığı görülmüştür. Elde edilen veriler, gerçek sistemlerle entegrasyonu mümkün bir çözüm altyapısı sunduğunu göstermektedir. Çalışmada odaklanılan temel strateji, metro çalışma saatlerini pik yoğun işletme zamanı ve normal işletme zamanı olarak ayırmak, bu sayede sefer sıklığını talep odaklı yeniden planlamak ve istasyon bazlı yolcu yoğunluk verilerine göre istasyonlarda bekleme süresini ayarlayarak daha az tren seferi ile mevcut yolcu yükünü taşımaktır. Bu strateji, sistemin hem operasyonel hem de çevresel verimliliğini artırma potansiyeli taşımaktadır. Bunu yaparken bazı kısıtlar dikkate alınmıştır. Yolcu talebini karşılayacak minimum sefer sayısı sağlanmış, tren bekleme süreleri belirli süreyi geçmemiş, günün belirli saatlerinde minumum sefer sıklığı korunmuştur. Ayrıca, hizmet kalitesinin düşmemesi için yolcu yoğunluk analizleri değerlendirilmiştir. Modelleme sürecinde Karma Tamsayılı Doğrusal Programlama (MILP) ve Genetik Algoritma (GA) optimizasyon yaklaşımları kullanılmıştır. Amaç fonksiyonu matematiksel denklemlerle ifade edilmiş ve farklı modellerle çözümler bulunmuş olup, performansları karşılaştırılmıştır. Bu çalışmada, Gayrettepe–İstanbul Havalimanı metro hattında gerçekleştirilen optimizasyon uygulamaları sonucunda önemli düzeyde enerji tasarrufu ve operasyonel iyileşme sağlanmıştır. Mevcut durumda 110 olan günlük toplam tren sefer sayısı, yapılan optimizasyon çalışmaları ile \%8,16 oranında azalarak 101 sefere düşürülmüştür. Bu azalma, yolcu talebinin karşılanması ve hizmet kalitesinin korunması esas alınarak gerçekleştirilmiştir. Özellikle normal işletme saatlerinde sefer sıklığının yeniden planlanması ve düşük yoğunluklu saatlerde gereksiz seferlerin azaltılması sayesinde gereksiz enerji tüketiminin önüne geçilmiştir. Uygulanan optimizasyon modeli, seferlerin yeniden planlanmasının yanı sıra, istasyon bekleme sürelerinin istasyon bazlı yolcu yoğunluklarına göre ayarlanmasını da sağlamıştır. Bu sayede, düşük yoğunluklu istasyonlarda trenlerin daha kısa süre durması, yoğun istasyonlarda ise daha uzun süre beklemesi sağlanarak daha fazla yolcunun araca binmesine olanak tanınmıştır. Sahadan alınan yolcu yoğunluğu verilerine göre pik saatlerde yolcu sayısının normal saatlere kıyasla daha fazla olduğu belirlenmiş; böylece enerji tasarrufu sağlanırken yolcu memnuniyetinde de anlamlı bir artış elde edilmiştir. Sonuç olarak, bu çalışma ile raylı sistemlerde akıllı ve talep bazlı sefer planlamasının enerji verimliliğini artırdığı görülmüştür. Ayrıca, yolcu memnuniyeti artırılırken makinist ihtiyacının azalması ve bakım maliyetlerinin düşürülmesi açısından da önemli katkılar sağladığı ortaya konmuştur. Bu sonuçlar, şehir içi ulaşım sistemlerinde sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşma yolunda atılmış önemli bir adım olarak değerlendirilebilir. Gelecekteki çalışmalarda, gerçek zamanlı yolcu verilerinin entegrasyonu ve tren sürüş profillerinin optimizasyonu gibi ek parametrelerin de dikkate alınarak modelin daha da geliştirilmesi önerilmektedir.

Özet (Çeviri)

The use of urban rail systems is steadily increasing, bridging a significant gap in transportation and serving the public. The expansion of rail systems in urban areas has reduced road traffic, especially in densely populated cities, thereby decreasing urban carbon emissions and contributing positively to the environment. The goal is to expand the rail network to reduce individual car use and make it a cost-effective transportation method. To achieve this, efficiency must be increased and energy consumption reduced. Numerous studies have been conducted to improve energy efficiency in existing rail systems. These approaches requiring integration of operations research to effectively address energy efficiency in complex rail systems. In this study, metro schedules have been optimized to improve energy efficiency in urban rail systems. The goal was to optimize train services based on passenger demand, reduce unnecessary services, and lower overall energy consumption. The core strategy of the study was to divide metro operating hours into peak and off-peak periods, reschedule train frequencies based on passenger demand, and adjust dwell times at stations according to station-level passenger density data, in order to transport the existing passenger load with fewer train trips. While doing so, certain constraints were considered: meeting minimum service levels for passenger demand, not exceeding specific waiting times, and maintaining minimum frequencies during certain times of the day. Passenger travel time was also taken into account to ensure satisfaction, ensuring that waiting times at stations did not exceed acceptable limits. Simulation studies using data from the Gayrettepe–Istanbul Airport metro line showed that energy savings could be achieved through this approach. Both deterministic and heuristic methods were used and compared. Mixed Integer Linear Programming (MILP), a deterministic optimization method, and Genetic Algorithm (GA), a heuristic method, were applied. MILP is highly effective for solving optimization problems involving both continuous and integer variables, and it was used to determine the optimal timing and frequency of metro services. While theoretically providing a global optimum, MILP can be inefficient for large-scale problems, hence GA was also tested for performance comparison. Genetic Algorithms are inspired by natural evolutionary processes and are capable of effectively searching large solution spaces. They can generate numerous alternative solutions and evolve them using genetic operators to reach near-optimal results, offering advantages for transportation systems with large datasets. The objective function was defined mathematically with the aim of minimizing total energy consumption. Variables such as service timing, dwell times, and number of trips were mathematically modeled. Passenger satisfaction was also considered when defining constraints. Simulations were conducted using both methods to compare performance. Simulation studies were conducted on the Gayrettepe–Istanbul Airport metro line, and the model's real-world performance was assessed. Analyses using actual passenger density data showed that demand-based scheduling significantly reduced energy consumption without compromising passenger capacity. Train trip number was increased during peak hours but operated more flexibly during off-peak times, avoiding unnecessary energy use. Due to the more flexible structure of GA, a solution could be obtained; however, although MILP provides more precise results, the objective function must be modeled using linear equations. The results demonstrate that dynamic control of rail systems can significantly enhance energy efficiency. Adapting schedules quickly for special days or nights increases flexibility and enables greater energy savings. Despite energy savings, there was no notable decline in service quality. The proposed schedule adhered to constraints such as minimum headway and maximum waiting times. Simulation results showed no meaningful increase in passenger wait times, and optimized intervals helped balance passenger density. Without reducing passenger satisfaction, it was observed that the current passenger demand could be met with 101 train trips instead of 110 in the existing operation, as a result of the optimization study. In this study, significant energy savings and operational improvements were achieved as a result of the optimization practices implemented on the Gayrettepe–Istanbul Airport metro line. The total daily number of train services, which was 110 in the current operation, was reduced by 8.16\% to 101 services through the optimization efforts. This reduction was carried out by prioritizing the satisfaction of passenger demand and the preservation of service quality. In particular, unnecessary energy consumption was prevented by rescheduling service frequencies during normal operating hours and reducing unnecessary services during low-demand periods. The applied optimization model not only enabled the rescheduling of services but also ensured that station dwell times were adjusted based on station-specific passenger densities. In this way, trains stopped for shorter durations at low-demand stations and waited longer at busy stations, allowing more passengers to board. According to passenger density data collected from the field, it was determined that the number of passengers during peak hours was higher compared to normal hours; thus, while energy savings were achieved, a meaningful increase in passenger satisfaction was also obtained This study shows that demand-based scheduling in urban rail systems can significantly enhance energy efficiency. Replacing fixed schedules with dynamic plans that adapt to real-time demand reduces energy consumption and improves overall system efficiency.In large metropolises like Istanbul, operating metro lines more efficiently yields major environmental and economic benefits. The developed model can also be adapted to other urban rail systems. Smart, demand-based scheduling in rail systems not only reduces operational costs but also supports environmental sustainability. Simulation results revealed proportional reductions in carbon emissions alongside energy savings. In conclusion, this study has shown that smart and demand-based scheduling in rail systems enhances energy efficiency. Moreover, it has been demonstrated that such an approach provides significant benefits by increasing passenger satisfaction, reducing the need for train operators, and lowering maintenance costs. These results can be considered an important step toward achieving sustainability goals in urban transportation systems. Future work can explore additional parameters and constraints to further enhance energy efficiency, such as incorporating regenerative braking or optimizing train driving dynamics. Furthermore, incorporating real-time passenger feedback mechanisms and integrating the model into central traffic control systems could enhance adaptability. An 8,16\% reduction in the number of train trips was achieved, and energy savings were obtained while carrying the same passenger demand.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    595556

    Integration of public transport services: The case of İstanbul

    Toplu taşıma hizmetlerinde entegrasyon: İstanbul örneği

    ASLIHAN GÜR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELA BABALIK

  2. Tez No

    920528

    A data-driven approach to identifying and selecting temporary disaster debris management sites: The case of Istanbul

    Geçici afet moloz yönetim alanlarının belirlenmesi ve seçimi için veri odaklı bir yaklaşım: İstanbul örneği

    BURAK KABAKLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞEYDA SERDAR ASAN

  3. Tez No

    397875

    Soğuk hava koşullarında rusya normlarına göre betonarme imalatlarda kızıl ötesi ışıma kullanımı

    The use of infrared radiation in rough construction under cold weather conditions according to russian standards

    SİBEL YALÇIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    ÖĞR. GÖR. FEYZİ HAZNEDAROĞLU

  4. Tez No

    832049

    Toplu taşıma sistemlerinin optimizasyonu

    Optimisation of publi̇c transportation systems

    HAYRİ KARAKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    UlaşımSakarya Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN GÜLER

  5. Tez No

    485345

    Hafif raylı sistemlerde köprü ile balastsız üstyapı geçiş bölgelerinin irdelenmesi

    Investigation of transition zones between bridge and balastless track for light rail transit systems

    FAHRETTİN ERSİN ERBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZÜBEYDE ÖZTÜRK

Geri Dön