Hibrit araçlarda uygun güç yönetim stratejilerinin belirlenmesi
Determination of suitable power management strategies in hybrid vehicles
Yazar: MEHMET BAŞYİĞİT
Danışman: DOÇ. DR. TARKAN SANDALCI
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Enerji Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Hibrit araçlarda uygun güç yönetimi stratejilerini belirleme çalışmasında, en az yakıt tüketimini elde etmek için dinamik programlama yöntemi kullanılarak, karmaşık plug-in hibrit elektrikli taşıtta enerji yönetimi kontrolü optimize edilmiştir. Enerji yönetimi optimizasyonu NEDC, WLTC, FTP-72 test döngüleri altında yapılmıştır. Çalışma sırasında taşıt, fiziksel taşıt ve kontrol modeli olarak modellenmiştir. Taşıt modeli, hem baz kompleks hibrit mimarisi hem de 6 ileri şanzıman eklenerek değiştirilmiş kompleks hibrit mimarisi için geliştirilmiştir. Kontrol modeli kural bazlı ve optimizasyon bazlı kontrol stratejisi ile çalıştırılmıştır. Batarya şarjı sürdürme modunda, geliştirilmiş bir kod tarafından dinamik programlama işlemi yapılmıştır. Enerji yönetimi optimizasyonu, elektrikli sürüş, seri ve paralel hibrit mod için değerlendirilmiştir. Geliştirilen baz ve değiştirilmiş taşıt modelleri, optimizasyon bazlı ve kural tabanlı kontrol stratejisi simüle edilmiştir.
Simülasyon sonuçları, batarya şarj durumu (SOC), yakıt tüketimi, sürüş modları, tork dağılım oranı, şanzıman hız kademesi, içten yanmalı motor (İYM), generatör parametreleri baz ve değiştirilmiş taşıt modelleri için değerlendirilmiştir. Ek olarak, FTP-72 test döngülerinde optimizasyon verimliliğini görmek için farklı SOC ve İYM tork ayrıklaştırma oranlarında dinamik programlama tabanlı optimizasyon yapılmıştır. Temel taşıt modelinde, simülasyon sonuçlarına dayanarak, optimizasyon bazlı kontrol stratejisi, NEDC, WLTC, FTP-72 test çevrimleri altındaki kural bazlı stratejiye göre yakıt tüketiminde sırasıyla %7,77, %4,45, %10,7 iyileşme sağlamıştır. Değiştirilmiş taşıt modelinde, simülasyon sonuçlarına dayalı olarak, optimizasyon bazlı kontrol stratejisi, NEDC, WLTC, FTP-72 test çevrimleri altındaki kural bazlı stratejiye göre yakıt tüketiminde sırasıyla %19,78, %16,41, %15,92 iyileşme sağlamıştır. Ayrıca, dinamik programlama sürecinde, SOC'nin ve İYM torkunun ayrıklaştırma oranları, yakıt tüketimindeki iyileşmeyi etkilemiştir. SOC ayrıklaştırma hassasiyeti %1'den %0,01'e yükseldiğinde, yakıt tüketimi iyileşmesi FTP-72 test döngüsündeki kural bazlı kontrol stratejisine kıyasla %-13,41'den %10,77'e yükselmiştir. İYM tork ayrıklaştırma hassasiyeti 30 N·m'den 10 N·m'ye yükseldiğinde, yakıt tüketimindeki iyileşme, FTP-72 test döngüsündeki kurala dayalı stratejiye kıyasla %7,97'den %10,77'ye yükselmiştir.

Abstract:
At the study of determining of suitable power management strategies in hybrid vehicles, the complex plug-in hybrid electric vehicle energy management control has been optimized by using dynamic programming method to obtain minimum fuel consumption. Energy management optimization has done under NEDC, WLTC, FTP-72 test cycles. During the study, the vehicle was modeled as physical vehicle and control model. Vehicle model was developed for both base complex hybrid architecture and complex hybrid architecture modified by adding a 6-Speed transmission. Control model was been operated by rule-based and optimization based control strategy. Dynamic programming process has been done by a developed script code in case of battery charge-sustaining mode. Optimization of energy management has been evaluated for e-drive, serial, parallel hybrid mode. The optimized and rule-based control strategy has been simulated with the developed base and modified vehicle models.
Simulation results were evaluated for state of charge (SOC), fuel consumption, drive modes, torque distribution ratio, transmission speed, internal combustion engine (ICE), generator parameters at the base and modified vehicle models. In addition, dynamic programming based optimization has been performed at different SOC and ICE torque discretization ratio to see optimization efficiency at FTP-72 test cycles. At base vehicle model, based on simulation results, optimization based control strategy has provided 7,77%, 4,45%, 10,7% fuel consumption improvement compared to rule-based strategy under NEDC, WLTC, FTP-72 test cycles respectively. At modified vehicle model, based on simulation results, optimization based control strategy has provided 19,78%, 16,41%, 15,92% fuel consumption improvement compared to rule-based strategy under NEDC, WLTC, FTP-72 test cycles respectively. In addition, at the dynamic programming process, discretization rate of SOC, ICE torque has been affected fuel consumption improvement. When SOC discretization sensitivity increase from 1% to 0,01%, fuel consumption improvement has been increased from -13,41% to 10,77% compared to rule-based control strategy under FTP-72 test cycle. When ICE torque discretization sensitivity increase from 30 N·m to 10 N·m, fuel consumption improvement has been increased from 7,97% to 10,77% compared to rule-based control strategy under FTP-72 test cycle.