Geri Dön

Development and valıdatıon of a dynamıc energy consumptıon model for electrıc buses

Elektrikli otobüsler için dinamik enerji tüketim modelinin geliştirilmesi ve doğrulanması

PDF İndir

  1. Tez No: 953588
  2. Yazar: MEHMED DEMİRTAŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET ONUR GÜLBAHÇE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 79

Özet

Elektrikli otobüslerin ulaşım sektöründe kullanımı, özellikle şehir içi trafiğinde hava kirliliği ve karbon emisyonlarını azaltma açısından kritik bir rol üstlenmektedir. Geleneksel içten yanmalı motorlu araçların yol açtığı çevresel sorunlara karşı, elektrikli otobüsler sıfır emisyonlu ve daha sürdürülebilir ulaşım çözümleri sunar. Ancak bu teknolojinin yaygınlaşması ve etkin kullanımı için enerji tüketim modellerinin doğru ve güvenilir olması gerekmektedir. Bu doğrultuda, elektrikli otobüslerin enerji tüketimini tahmin eden dinamik bir model geliştirmek ve bu modeli gerçek sürüş verileriyle doğrulamak büyük önem taşır. Bu çalışma kapsamında, farklı platformlardaki araçlara uyarlanabilir bir elektrikli otobüs modeli MATLAB ortamında kapsamlı yapı ile geliştirilmiş ve enerji tüketimi, SORT (Standartlaştırılmış Yol Test Döngüleri) test verileri ve belirli bir sürüş çevriminin test verileri ile karşılaştırılarak modelin doğruluğu değerlendirilmiştir. Ayrıca, belirlenen sürüş çevirimi üzerinden batarya doluluk oranı analizi de yapılmış, gerçek veri ile modelden elde edilen veri karşılaştırılmıştır. Model, gerçek dünya sürüş döngülerini ve yol koşullarını yansıtarak elektrikli otobüsün anlık enerji kullanımını detaylı şekilde analiz etmeyi hedeflemektedir. Böylece, sürüş profillerine bağlı enerji tüketim davranışları daha iyi anlaşılmakta ve otobüslerin verimliliği artırılabilmektedir. SORT testleri, Avrupa Otobüs Komitesi (UITP) tarafından şehir içi otobüslerin enerji tüketimini ve çevresel etkilerini karşılaştırmalı olarak değerlendirmek amacıyla geliştirilmiş ve standartlaştırılmış sürüş döngüleridir. Bu testler, farklı operasyonel koşulları yansıtacak şekilde üç ana kategoriye ayrılmıştır: • SORT-1: Yoğun dur-kalk trafiğin ve düşük hızların hâkim olduğu şehir merkezi kullanımına karşılık gelir. Ortalama hız düşüktür ve sık sık ivmelenme/frenleme hareketleri gözlemlenir. • SORT-2: Şehir içi ile banliyö bölgeleri arasındaki karma kullanımı temsil eder. Bu döngü orta seviyede hız ve daha dengeli dur-kalk oranına sahiptir. Gerçek şehir içi otobüs operasyonlarını en iyi temsil eden sürüş döngüsüdür. • SORT-3: Banliyö ve daha hızlı yol koşullarını simüle eder. Ortalama hız daha yüksektir, duraklama sayısı azdır ve daha stabil bir sürüş profili içerir. Modern elektrikli otobüsler, ileri tahrik sistemleri, enerji depolama çözümleri ve akıllı kontrol stratejileri ile sürdürülebilir kentsel hareketliliği sağlamaktadır. Temel bileşenler arasında elektrik motoru, batarya sistemi, inverter, güç elektroniği bileşenleri, termal yönetim sistemleri ve yardımcı ekipmanlar yer almaktadır. Elektrikli otobüslerde genellikle kalıcı mıknatıslı senkron motorlar (PMSM) veya asenkron indüksiyon motorları kullanılmaktadır. PMSM motorlar, yüksek verimlilikleri, kompakt yapıları ve düşük hızlarda güçlü tork üretme özellikleriyle şehir içi ulaşım için idealdir. Bu motorlar, aracın tasarımına bağlı olarak merkezi bir konumda redüktörle beraber ya da doğrudan tekerleğe entegre edilen aks motor konfigürasyonunda bulunabilir. Motor sürücüsü ise, bataryadan gelen doğru akımı (DC), motorun ihtiyaç duyduğu kontrollü üç fazlı alternatif akıma (AC) dönüştürerek, motorun hız ve torkunun hassas kontrolünü sağlar. Ayrıca, enerji geri kazanım sistemi sayesinde frenleme sırasında motorun jeneratör modunda çalışmasını mümkün kılarak, açığa çıkan kinetik enerjiyi bataryaya geri gönderir ve enerji verimliliğini artırır. Batarya sistemi, elektrikli otobüsün en kritik enerji depolama ünitesidir. Lityum iyon bataryalar, yüksek enerji yoğunluğu, uzun ömür ve düşük kendi kendine deşarj oranları nedeniyle tercih edilmektedir. Otobüslerde yaygın olarak kullanılan batarya kimyasalları arasında NMC (Nikel Manganez Kobalt), LFP (Lityum Demir Fosfat) ve NCA (Nikel Kobalt Alüminyum) yer alır. NMC bataryalar, enerji ve güç yoğunluğu bakımından dengeli bir performans sunarken; LFP bataryalar yüksek termal dayanıklılıkları, uzun takvim ömrü ve güvenlikleriyle öne çıkar. Bu özellikleri, özellikle yüksek sıcaklık koşulları ve sık hızlı şarj gerektiren durumlar için tercih edilmesini sağlar. Elektrikli otobüslerde, batarya kapasiteleri genellikle 250 kWh ile 400 kWh arasında değişmekte olup, rotalar, iklim koşulları ve operasyonel görev döngüsüne göre değişkenlik göstermektedir. Öte yandan, bataryaların uzun ömürlü ve güvenli çalışması için etkili bir termal yönetim sistemi şarttır. Bu sistemler sıvı veya hava soğutma yöntemleriyle bataryanın sıcaklığını optimal seviyede tutar. Batarya Yönetim Sistemi (BMS) ise hücrelerin voltaj, sıcaklık ve akım değerlerini gerçek zamanlı izleyerek, aşırı şarj veya deşarj gibi riskleri engeller ve güvenli operasyonu garanti eder. Araç hareket halindeyken karşılaşılan başlıca direnç kuvvetleri dört grupta toplanabilir: aerodinamik direnç, yuvarlanma direnci, yokuş direnci ve ivmelenme direnci. Bu kuvvetlerin her biri aracın hareketini zorlaştırır ve motorun bu dirençleri yenmek için güç üretmesini gerektirir. Aerodinamik direnç, aracın hareket ettiği ortam havasıyla etkileşimi sonucunda oluşan kuvvettir. Araç hızlandıkça, hava moleküllerini iterek yol alır ve bu itme etkisi geri bir kuvvet olarak motorun önünde engel teşkil eder. Aerodinamik direnç, özellikle yüksek hızlarda belirgin şekilde artar ve aracın enerji tüketimini önemli ölçüde etkiler. Tasarımda hava akışını optimize etmek, bu direnci azaltmak için yaygın bir yöntemdir. Yuvarlanma direnci, aracın tekerlekleri ile yol yüzeyi arasındaki temastan kaynaklanır. Tekerleklerin dönmesi sırasında lastiklerin şekil değiştirmesi, yol yüzeyindeki düzensizlikler ve lastik malzemesinin özellikleri yuvarlanma direncini oluşturur. Bu direnç, özellikle düşük hızlarda aerodinamik direncin altında kalabilir ancak aracın sürekli harekette olduğu durumlarda enerji tüketimini etkileyen önemli bir faktördür. Yokuş direnci, aracın eğimli bir yolda yukarı doğru hareket ederken yerçekimi etkisiyle karşılaştığı dirençtir. Aracın kütlesi ve yol eğiminin açısı ne kadar büyükse, motorun yokuş direncini yenmek için o kadar fazla güç sağlaması gerekir. Yokuş direncinin yüksek olduğu durumlarda enerji tüketimi hızla artar ve menzil azalır. Enerji tüketiminin doğru hesaplanabilmesi için öncelikle otobüsün kat ettiği mesafenin belirlenmesi gerekir. Modelde ortalama hız ve hareket süresi temel parametreler olarak kullanılmış ve bu veriler SORT test döngüsü ve belirlenen sürüş çevrimi ile entegre edilerek gerçek sürüş davranışları gerçekleştirilmiştir. Çalışmada, araca etki eden kuvvetlerden yola çıkılarak aracın iki nokta arasındaki hareketi için gereken kuvvet elde dilmiştir. Kuvvetin güç ile olan ilişkisinden yola çıkılarak tüketim analizi modellenmiştir. Ayrıca, modelde yardımcı sistemlere güç sağlayan DC-DC dönüştürücünün verimliliği de göz önünde bulundurulmuştur. Aracın tükettiği enerji hesabına yardımcı tüketiciler de eklenmiştir. Bu çalışmada kullanılan SORT testleri eğimsiz bir güzergâh üzerinde gerçekleştirildiğinden, SORT sürüş döngülerinde yokuş direnci etkisi modele dahil edilmemiştir. Modellemenin dikkat çeken yönlerinden biri, motor verimliliğinin tork ve hıza bağlı olarak dinamik şekilde ele alınmasıdır. Elektrikli otobüslerde yaygın olarak tercih edilen kalıcı mıknatıslı senkron motorlar (PMSM), çalışma noktalarına bağlı olarak değişken verimlilik sergilemektedir. Bu bağlamda, aracın maruz kaldığı direnç kuvvetlerinden hareketle motorun tork gereksinimi hesaplanmış, ardından bu tork ve araç hızı verilerine dayanarak motor verimliliği zaman bazında belirlenmiştir. Elde edilen verimlilik değerleriyle her zaman adımı için enerji tüketimi hesaplanarak, toplam tüketim kümülatif olarak elde edilmiştir. Bu çalışmada 3 SORT testinden elde dilen tüketim verileri 3 araç için toplanmış olup, modelden elde edilen veriler ile karşılaştırılmış ve hata oranları bulunmuştur. Sürüş profili 1 üzerinden ise tüketim analizi yapılmış ve batarya doluluk oranı karşılaştırılmıştır. Belirlenen sürüş çevrimi için, aracın bataryasından çekilen ve bataryaya geri gönderilen akım (I) ve gerilim (V) değerleri anlık olarak ölçülerek enerji tüketimi (kWh) hesaplanmıştır. Ayrıca, aracın hızı, ivmesi, motor torku, motor devri, ortam sıcaklığı kayıt altına alınmıştır. Veri toplama işlemi sırasında, aracın CAN (Controller Area Network) hattı üzerinden erişilen sensör ve kontrol birimi verileri kullanılmıştır. Bu veriler, özel bir veri kayıt sistemi veya dizüstü bilgisayar ile gerçek zamanlı olarak toplanmıştır Modelin SORT test çevrimleri verisine karşı doğrulanması, modellenen veriler ile gerçek saha verileri arasında küçük bir sapma olduğunu ortaya koymuştur. SORT testleri eğimsiz yollarda gerçekleştirildiğinden, modelin daha geniş bir uygulama alanına sahip olup olmadığını değerlendirmek amacıyla, şehir içi, şehirlerarası ve eğimli yol koşulları gibi çeşitli sürüş dinamiklerini içeren belirlenen bir yol profilinde sürüş çevrimi koşturulmuştur. Bu özel sürüş çevrimi için, model tahmini ile gerçek ölçümler arasındaki enerji tüketimi analizinde hata oranı %6,75 olarak hesaplanmıştır. Öte yandan, bu özel yol profili boyunca SoC (batarya doluluk oranı) tahmini de gerçekleştirilmiştir. SoC tahmini için Ortalama Mutlak Hata (MAE) %0,61, Kök Ortalama Kare Hata (RMSE) ise %0,70 olarak elde edilmiştir. Sonuçlar, doğru enerji tüketim modellerinin üreticiler ve işletmeler için büyük fayda sağladığını ortaya koymaktadır. Bu model sayesinde filo yönetimi optimize edilebilir, maliyet tahminleri iyileştirilebilir ve daha sürdürülebilir ulaşım altyapıları geliştirilebilir. Bu çalışma, bir elektrikli otobüsün dinamik enerji tüketim modelini başarılı şekilde geliştirmiş ve gerçek sürüş testleri ile doğrulamıştır. Model, elektrikli otobüs teknolojilerinin optimizasyonunda önemli bir araç olarak, gelecekte daha verimli ve ekonomik araçların tasarlanmasına katkı sağlayacaktır. İleri veri toplama teknikleri ve modelleme yöntemlerindeki gelişmelerle, bu tür modellerin doğruluğu ve kullanım alanları giderek artacaktır.

Özet (Çeviri)

The increasing use of electric buses in the transportation sector offers a significant opportunity to reduce environmental impacts, particularly in urban areas where air pollution and carbon emissions from conventional vehicles are major concerns. However, to fully realize this potential, accurate and reliable energy consumption estimations are essential. This study aims to develop a dynamic model for electric buses and validate its energy consumption predictions by comparing them with SORT (Standardized On-Road Test) data and a dedicated road profile. For this purpose, an electric bus model has been developed specifically for the study, enabling a detailed and realistic analysis of energy consumption. Accurate modeling of an electric bus energy efficiency provides valuable insights for both manufacturers and operators. It contributes to the design of more efficient vehicles, enhances battery lifespan, and reduces operational costs. A key objective of this work is to validate the model against actual operational data, focusing on driving cycles that reflect real-world conditions. Another objective is to predict the SoC of the battery during a dedicated road profile usin couloumb counting method. Incorporating realistic driving scenarios enhances the robustness and reliability of energy consumption predictions. The dynamic bus model is developed in MATLAB, using inputs that represent energy consumption in kWh and distance traveled in kilometers. The model's output is compared to real-world data collected during SORT tests and a dedicated road profile. To accurately calculate energy consumption, the model considers parameters such as the distance traveled, average speed, and bus motion duration. These parameters are integrated with road test data to more accurately replicate real-world driving behavior. Vehicles experience several resistance forces during motion that must be overcome by the propulsion system. These include aerodynamic drag, rolling resistance, hill (gradient) resistance, and acceleration resistance. This study neglects wind effects and gradient resistance in line with SORT test conditions, which are performed on flat roads. However, the model incorporates road gradients as input parameters when the vehicle is tested on the dedicated road profile by simulating inclined driving scenarios to assess their impact on energy consumption. The modeling approach accounts for variable motor efficiency, as PMSMs used in electric buses exhibit efficiency changes with torque and speed. Motor torque was derived from resistive forces, and efficiency was calculated at each time step using torque and vehicle speed to determine cumulative energy consumption across driving cycles. Additionally, the efficiency of the DC-DC converter, which supplies power to auxiliary systems, was integrated into the model. High-voltage auxiliary components such as the HVAC system and pre-heater can significantly affect total energy consumption, particularly under extreme ambient temperature conditions. However, since these systems were inactive during road tests, their energy usage was not considered in the validation of the road tests. On the other hand, the power consumption of auxiliary components is taken into account in the model during the tests. Validation of the model against SORT duty cycles data reveals a small deviation between the modeled and real-world data. Since SORT test are conducted on flat roads, the model was further evaluated on a dedicated route that includes a variety of driving dynamics such as urban, intercity, and inclined road conditions to assess its broader applicability. For this dedicated driving cycle, the error rate in the energy consumption analysis between the model prediction and the actual measurement was calculated as 6.75%. On the other hand, SoC is estimated during the dedicated road profile. For the SoC estimation, the Mean Absolute Error (MAE) was obtained as 0.61%, while the Root Mean Square Error (RMSE) was calculated as 0.70%. Despite this minor difference both in the consumption analysis and the SoC estimation, the model demonstrates a high degree of accuracy. Such differences may arise from sensor calibration errors, varying road conditions, or real-time operational adjustments that are difficult to replicate in simulations. Nonetheless, the close agreement indicates that the model reliably estimates the energy consumption of an electric bus. In conclusion, this study presents a validated dynamic model capable of predicting the energy consumption of an electric bus with decent accuracy. The model offers valuable insights for manufacturers and fleet operators, aiding in better fleet management, cost forecasting, and supporting sustainable transportation development. Future work can enhance model accuracy by incorporating additional driving cycles and integrating auxiliary high-voltage components such as heater and HVAC. With ongoing advancements in data collection and modeling techniques, future models are expected to provide even more precise predictions, enabling further optimization of electric bus operations and reduced energy consumption.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    322835

    An approach to the evaluation of daylight impact and contribution to the energy demand of office buildings in the urban context

    Şehirsel dokuya bağlı gün ışığı katkısının ofis binalarındaki enerji ihtiyacına etkisinin değerlendirilmesi amacıyla kullanılabilecek bir yaklaşım

    DİLAY KESTEN ERHART

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPİN KÖKNEL YENER

    PROF. DR. URSULA EİCKER

  2. Tez No

    956431

    Uç cihazlarda derin öğrenme tabanlı görüntü sınıflandırmada model optimizasyonu ve enerji verimliliği

    Model optimisation and energy efficiency in deep learning based image classification on edge devices

    ASIM BİLAL YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH ÇALLI

  3. Tez No

    899341

    Farklı yükleme koşullarında geleneksel ve geliştirilmiş modüler kolon-kiriş birleşimlerinin sonlu elemanlar yöntemiyle incelenmesi

    Finite element analysis of traditional and advanced modular beam-to-column connections under various loading conditions

    SİBEL HAZİNEDAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İnşaat MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ELİF AĞCAKOCA

    DR. MOHAMMAD MANZOOR NASERY

  4. Tez No

    948968

    Ev tipi buzdolabında buz oluşumunun sayısal ve deneysel olarak incelenmesi

    Numerical and experimental investigation of ice formation in a household refrigerator

    AHMET UÇAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERTAÇ ÇADIRCI

  5. Tez No

    789363

    Ev tipi klimanın dinamik modellenmesi ve deneysel olarak doğrulanması

    Dynamic modeling and experimental validation of residential air conditioner

    OKAN AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Makine MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZDEN AĞRA

Geri Dön