Raylı sistemlerin modellenmesi vesezgisel yöntemlerle enerji etüdünün gerçekleştirilmesi
Modeling of railway systems and application ofenergy audit with heuristic methods
Yazar: YAĞMUR ARIKAN
Danışman: PROF. DR. ERTUĞRUL ÇAM
Kırıkkale Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Günümüzde raylı sistem araçları yüksek yolcu kapasitesi, güvenirliği, dakikliği ve artan çevre bilinci nedeniyle hem şehir içi hem de şehirlerarası ulaşımda sıklıkla tercih edilmektedir. Raylı sistem ağlarının tüm dünyada genişlemesi, raylı sistem pazarının gün geçtikçe büyümesi ve bu sistemlerin günlük kullanımda bile yüksek servis sayısına sahip olmaları, bu sistemlerde de enerji verimliği çalışmalarını zorunlu kılmıştır. 
Bu çalışmada, raylı sistem araçlarının enerji tüketimlerini azaltmak için verimli sürüş tekniklikleri kullanılarak optimal sürüş yöntemleri üzerine çalışılmıştır. Bu amaçla raylı sistem aracının enerjilenmesi, raylı sistem araç motorların çalışması sırasındaki şebekeden çekilen güç ve raylı sistem aracının sürüşü, sistemi etkileyen araç bilgileri, yol bilgileri ve operasyonel kısıtlamalar gibi tüm faktörler ve bunların anlık değişimleri göz önünde bulundurularak dinamik olarak Matlab yazılımında modellenmiştir. 
Hazırlanan modelde, nümerik metot kullanılarak verimli sürüş teknikliklerinin seyahat süresi, enerji tüketimi, maliyet ve emisyona etkileri incelenmiş ve dinamik programlama yöntemi kullanılarak seyahat süresi ve enerji tüketimi arasındaki ilişki bulunmuştur. İki yöntem ile elde edilen kazanımlardan sonra, yolcu konforu da göz önünde bulundurularak enerji tüketimini azaltmak için yeni bir amaç fonksiyonu belirlenmiştir. Bu amaç fonksiyonun giriş parametreleri aracın ivmelenme ve frenleme kuvvetleri olup, fonksiyonun çıkışında seyahat süresi ve enerji tüketim değerleri beraber optimize edilmiştir. Bu amaç fonksiyonu ile aracın optimal sürüş dinamiklerinin belirlenmesinde iki farklı sezgisel yöntem kullanılmıştır. Bunlardan ilki Genetik Algoritma (GA) olup, literatürde bu konuda iyi sonuç veren algoritmalardan biri olduğu için karşılaştırma amaçlı seçilmiştir. Diğeri ise Yapay Arı Kolonisi (ABC) algoritması olup, literatürde verimli sürüş yöntemlerinde uygulanmasına rastlanmamış ve üstünlükleri nedeniyle denenmesi düşünülmüştür.
Hazırlanan model ve oluşturulan amaç fonksiyonun performansı test hatlarında denendikten sonra, farklı özelliklere sahip çok istasyonlu gerçek bir hat üzerinde de değerlendirilmiştir. Çalışma sonuçlarına göre, optimal sürüş değerlerinin aracın gerçekteki sürüş değerlerine kıyasla enerji tüketimi ve maliyet açısından başarılı olduğu ve ayrıca yolcu konforundan taviz verilmeden sistemin seyahat süresi açısından da dakik çalışmasına devam ettiği görülmüştür. Ayrıca algoritmaların performansı incelendiğinde, önerilen ABC algoritmasının performansının literatürde başarılı olduğu ifade edilen GA algoritmasından daha iyi olduğu da gözlemlenmiştir.

Abstract:
Today, rail system vehicles have frequently preferred for both urban and intercity transportation due to their high passenger capacity, reliability, punctuality and increasing environmental awareness. Energy efficiency studies have become compulsory in these vehicles because of the expansion of the rail system networks all over the world, the growth of the rail system market day by day and the high number of services even in daily use of these vehicles. 
In this study, optimal driving methods have been studied by using efficient driving techniques to reduce the energy consumption of rail vehicles. For this purpose, the energization of the rail system vehicle, the power drawn from the network during the operation of the rail system vehicle engines, and the driving of the rail system vehicles have dynamically modeled in MATLAB software considering all factors such as vehicle parameters, track parameters and operational constraints. 
On the prepared model, the effects of efficient driving techniques on travel time, energy consumption, cost and emission have been analyzed by using numerical method and the relationship between travel time and energy consumption has been observed by using dynamic programming method. After the gains achieved by two methods, a new purpose function has been determined to reduce energy consumption by taking passenger comfort into account. The input parameters of this purpose function are the acceleration and braking forces of the vehicle, and the travel time and energy consumption values are optimized together at the output of the function.  With this function, two different heuristic methods have been used to determine the optimal driving dynamics of the vehicle. The first of these algorithms is the genetic algorithm (GA), and it has been chosen for comparison because it is one of the algorithms that gives good results in the literature. The other algorithm is the artificial bee colony algorithm (ABC) and it has been preferred because it has not used in this subject. 
The performance of the prepared model and the created purpose function have been evaluated on a real multi-station line with different characteristics after testing on test lines. According to the results of the study, it has been seen that the optimal driving values are successful in terms of energy consumption and cost compared to the actual driving values of the vehicle. Also, it was observed that the rail system continued to operation punctually in terms of travel time without compromising passenger comfort. In addition, when the performance of the algorithms has been examined, it has been seen that the performance of the proposed ABC algorithm has been better than the GA algorithm, which has been stated to be successful in the literature.