Genetik algoritma ve parçacık sürü optimizasyonu yöntemleriyle optimum konumu belirlenen elektrikli araç şarj istasyonlarının simülasyon ile kapasitesinin planlaması
Planning of simulation capacity of electric vehicle charging stations with optimum location determined by genetic algorithm and particle swarm optimization methods
Yazar: SERDAR ÇELİK
Danışman: DOÇ. DR. GÖKAY AKKAYA
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Sistem simülasyonu =

Özet:
Amaç: Elektrikli araç pazarının hızla gelişmesiyle birlikte, şarj tesislerine olan talep hızla artmaktadır. Elektrikli araç kullanımı, karbondioksit (CO2) emisyonu, hava kirliliği ve yükselen fosil yakıt fiyatları gibi sürdürebilirlik sorunları açısından umut verici gelişmeler sağlamaktadır. Bu gelişmeler doğrultusunda elekrikli araçların şarj edilebilmesi için şarj istasyonlarına ihtiyaç duyulmaktadr. Bu araştırma, açılacak şarj istasyonlarının konumunun bulunmasını ve şarj etme davranışını, şarj istasyonu kullanım oranını optimize etmeyi amaçlamaktadır. 
Yöntem: Araştırmanın üzerine kurulduğu yapı şu şekildedir, önce elektrikli şarj istasyonları için potansiyel şarj noktaları belirlenmiştir. Bu noktaların konumu belirlenirken kamuya ait olmasına dikkat edilmiştir. Şarj sürelerinin belirlenmesi noktasında elde edilebilecek yeterli veri olmadığından istasyonlardaki şarj etme davranışları ve süreleri varsayım olarak ele alınmıştır. Bu sorunları en aza indirmek için şarj istasyonlarının kapasitesiteleri ve şarj etme süreleri çeşitli senaryolar oluşturularak simülasyon yardımıyla tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bu araştırma, Erzurum, Aziziye ilçesi Dadaşkent semtinde 1000'den fazla talep noktası baz alınarak oluşturulan veri tabanına dayanmaktadır.
Bulgular: Şarj istasyonlarının konumlarının belirlenmesi için p-medyan tesis yeri seçim probleminin çözümü üzerinde durulmuştur. NP-zor kombinatoryal optimizasyon problemlere giren p-medyan probleminin çözümü için genetik algoritma ve parçacık sürü optimizasyonu algoritması kullanılmıştır. Ayrıca elde edilen sonuçlar birbirleriyle karşılaştırılmıştır.
Sonuç: Elektrikli araç şarj istasyonlarının açılacağı konumlar ve bu konumlarda ki istasyonların kapasiteleri bulunmuştur.

Abstract:
Purpose: With the rapid development of the electric vehicle market, the demand for charging facilities is increasing rapidly. Electric vehicle use provides promising developments in terms of sustainability issues such as carbon dioxide (CO2) emissions, air pollution and rising fossil fuel prices. In line with these developments, charging stations are needed to charge electric vehicles. This research aims to find the location of the charging stations to be opened and to optimize the charging behavior and the rate of charging station usage.
Method: The structure on which the research was built is as follows, first, potential charging points for electric charging stations were determined. While determining the location of these points, attention was paid to the fact that they belong to the public. Since there is not enough data to be obtained at the point of determining the charging times, the charging behavior and times in the stations are considered as an assumption. In order to minimize these problems, the capacities and charging times of the charging stations were created in various scenarios and tried to be estimated with the help of simulation. This research is based on a database created on the basis of more than 1000 demand points in Erzurum, Aziziye district, Dadaşkent district.
Finding: In order to determine the locations of charging stations, solution of p-median facility location problem is emphasized. Genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm were used to solve the p-median problem, which is involved in NP-hard combinatorial optimization problems. In addition, the results obtained were compared with each other.
Result: The locations where electric vehicle charging stations will be opened and the capacities of the stations in these locations have been found.