Elektrikli araç şarj istasyonlarının şebekeye etkisinin modellenmesi ve yerleşim optimizasyonu
Modeling the effect of electric vehicle charging stations on the grid and placement optimization
Yazar: MUSTAFA NURMUHAMMED
Danışman: DOÇ. DR. TEOMAN KARADAĞ ; DOÇ. DR. OZAN AKDAĞ
İnönü Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Elektrikli araçlar = Electric vehicles ; Şarj istasyonları = Charging stations

Özet:
Doktora tez çalışmasında, elektrikli araç şarj istasyonlarının dağıtım ağlarına optimum entegrasyon için istasyonlarının dağıtım ağı üzerinde elektriksel, sosyal ve çevresel parametreler dikkate alınarak en uygun şekilde yerleştirilmesini sağlayan bir yöntem önerilmektedir. Bu amaç doğrultusunda, istasyonların en uygun şekilde yerleştirilmesi için iki adet yeni modifiye Arşimet optimizasyon algoritması (MAOA ve MDAOA) önerilmiştir. Modifiye algoritmalar ile klasik AOA'nın erken yakınsamasını önlemek ve keşif ile sömürü arasındaki dengeyi geliştirmek hedeflenmiştir. Önerilen modifiye algoritmaların performansı, 13 standart kıyaslama fonksiyonu, 29 CEC 2017 kıyaslama fonksiyonu, beş gerçek hayat mühendislik problemi ve elektrikli araç şarj istasyonlarının test dağıtım ağlarına en uygun şekilde yerleştirilmesi problemi üzerinde test edilmiştir. Ayrıca önerilen modifiye algoritmaların etkinliği, modern ve rekabetçi algoritmalarla karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar, önerilen modifiye algoritmaların test fonksiyonlarının çoğunda düşük standart sapma değerlerini koruyarak diğer algoritmalardan daha iyi performans sergilediğini göstermektedir. Önerilen modifiye algoritmalardan MDAOA, 13 standart karşılaştırmanın 12'sinde, 29 CEC 2017 test fonksiyonu ve beş gerçek hayat mühendislik problemlerinin tamamında en iyi sonuçları vermiştir. MDAOA toplamda 47 problemin 46'sında en iyi sonucu sağlamıştır (genel başarı oranı %97.87). Önerilen algoritma daha sonra IEEE 33, 69 ve 10-baralı Hatay dağıtım ağlarında test edilmiştir. Sonuçlar, önerilen yöntemin elektrikli araç şarj istasyonlarının dağıtım ağlarına entegrasyonunda da etkili olduğunu göstermektedir. Ayrıca çalışmada, elektrikli otobüslerin şarj istasyonlarının dağıtım ağı üzerinde elektriksel, sosyal ve çevresel özelliklere göre en uygun şekilde yerleştirilmesini sağlayan bir yöntem önerilmiştir. Yöntemde güç kaybı, voltaj sapması, gerilim kararlılık indeksi, nüfus yoğunluğu, trafik yoğunluğu, ilgi çekici noktalara yakınlık ve konum maliyeti parametreleri kullanılmıştır. Elektrikli otobüslerin enerji tüketimi on parametre kullanılarak doğrusal modelleme yöntemiyle hesaplanmış ve bu veri elektrikli otobüsün duraklar arasında bataryasının bitmesi ihtimalini ortadan kaldırmak için kullanılmıştır.

Abstract:
In this doctoral thesis, a method that ensures the optimal placement of electric vehicle charging stations on the distribution network is proposed, taking into account electrical, social and environmental parameters, for optimum integration into distribution networks. For this purpose, two new modified Archimedes optimization algorithms (MAOA and MDAOA) have been proposed for the optimal placement of charging stations. With modified algorithms prevention of premature convergence of classical AOA and improvement of the balance between exploration and exploitation are aimed. The performance of the proposed modified algorithms were tested on 13 standard benchmark functions, 29 CEC 2017 benchmark functions, five real-life engineering problems, and the problem of optimal placement of electric vehicle charging stations in test distribution networks. Additionally, the effectiveness of the proposed modified algorithms is compared with modern and competitive algorithms. Experimental results show that the proposed modified algorithms outperform other algorithms by maintaining low standard deviation values in most of the test functions. MDAOA of the proposed modified algorithms gave the best results on 12 of 13 standard benchmark functions, all 29 CEC 2017 test functions and five real-life engineering problems. In total, MDAOA provided the best results in 46 of 47 problems (overall success rate 97.87%). Next, the proposed algorithm was tested on IEEE 33, 69 and 10-bus Hatay distribution networks. The results show that the proposed method is also effective in integrating electric vehicle charging stations into distribution networks. In addition, a method is proposed in the study that ensures the optimal placement of charging stations of electric buses on the distribution network according to electrical, social and environmental characteristics. Power loss, voltage deviation, voltage stability index, population density, traffic density, proximity to points of interest and location cost parameters were used in the method. The energy consumption of electric buses was calculated by linear modeling method using ten parameters, and this data was used to eliminate the possibility of the electric buses running out of battery between stops.