Smart (V2G) power transfer on scenario based strategies trained through artificial neural network for maximum tariff saving and energy management in matlab/simulink
Matlab/sımulınk'te maksimum tarife tasarrufu ve enerji yönetimi için yapay sinir ağlarıyla eğitilen senaryo tabanlı stratejilerde akıllı (V2G) güç aktarımı
- Tez No: 990134
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖMER CİHAN KIVANÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Okan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
In this thesis, smart algorithm is developed for vehicle-to-grid (V2G) implementation such that the user will bear the minimum cost of charging and benefit from reselling at a higher price. It is performed with different situational based cases to best decide upon multiple factors which include the state-of-charge (SoC) of the battery, user profile, and tariff profile for multiple distribution companies. As not much data is present to fully understand the user and system behavior, this thesis uses Artificial Neural Networks (ANN) to develop and train scenarios for cases mentioned. Strategy used in this thesis is flexible to modify after implementation in an electric vehicle and after a sufficient amount of data is collected. It is re-programmed for better accuracies and energy management. Simulations are performed in MATLAB/Simulink.
Özet (Çeviri)
Bu tezde, araçtan-şebekeye uygulaması için kullanıcının minimum ücretlendirme maliyetini üstleneceği ve daha yüksek bir fiyata yeniden satıştan yararlanacağı akıllı bir enerji yönetim algoritması geliştirilmiştir. Pilin şarj durumunu (SoC), kullanıcı profilini ve birden çok dağıtım şirketi için tarife profilini içeren birden çok faktör en iyi şekilde karar vermek için farklı senaryolar için test edilmiştir. Kullanıcı ve sistem davranışını tam olarak anlamak için çok fazla veri bulunmadığından tez kapsamında senaryolar geliştirmek ve eğitmek için Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılmıştır. Geliştirilen strateji, elektrikli bir araçta uygulandıktan ve yeterli miktarda veri toplandıktan sonra değiştirilebilecek kadar esnek tasarlanmıştır. Simülasyonlar MATLAB/Simulink'te gerçekleştirilmiş ve sonuçlar önerilen metodun doğruluğunu ortaya koymuştur.
Benzer Tezler
- Akıllı arıza koruma ve güç akışı kontrol fonksiyonlarına sahip bir elektrikli araç şarj cihazının şebekeden-araca ve araçtan-şebekeye etkileşimli şekilde geliştirilmesi
Implementation of an electric vehicle charger with intelligent fault protection and power flow control functions in an interactive grid-to-vehicle and vehicle-to-grid strategy
SAMET ÖNER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKAY BAYRAK
- Elektrikli araçlarda enerji depolama ve araçtan şebekeye enerji aktarım uygulamaları
Energy storage in electric vehicles and vehicle-to-grid energy transfer applications
İLKER ÇELENK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
EnerjiKocaeli ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENGİN ÖZDEMİR
- Akıllı şebekelerde elektrikli araçların entegrasyonu ve taşıttan şebekelere V2G uygulamaları
Integration of electric vehicles in smart grids and V2G applications from vehicle to grid
FURKAN KARAPINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAT DALDABAN
- Bir elektrikli ulaşım sisteminin modellenmesi ve simülasyonu
Modelling and simulation of an electrically driven transport system
SALMAN KURTULAN
Doktora
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. ATİLLA BİR