Elektrikli otobüsler için hibrit enerji depolama sistemlerinin genetik algoritma ile optimizasyonu
Optimization of hybrid energy storage systems for electric buses with genetic algorithm
Yazar: SEDA SAVAŞ
Danışman: DOÇ. DR. MURAT YILMAZ
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Batarya = Battery ; Elektrik = Electricity ; Elektrik güç sistemleri = Electric power systems ; Elektrikli araçlar = Electric vehicles ; Elektrikli otomobiller = Electric cars ; Optimizasyon = Optimization

Özet:
Günümüzde ulaşım sektöründe fosil yakıtlar yaygın olarak kullanılmaktadır. Kullanılan bu fosil yakıtların başta küresel ısınma olmak üzere dünyaya birçok zararı bulunmaktadır. Bu yakıtların kullanılmasıyla iklim değişiklikleri son yıllarda dünyanın birçok yerinde doğal felaketlerin oluşmasına neden olmaktadır. Özellikle ulaşımdaki fosil yakıt tüketimini azaltmak için son yıllarda alternatif enerji kaynaklarıyla ilgili yapılan çalışmalar artmaktadır. Böylece elektrikli ve hibrit araçlarla ilgili yapılan çalışmalar son zamanlarda önem kazanmıştır.
Avrupadaki sera gazı emisyonunun %25'i ulaşımda kullanılan yakıtın %90'ından fazlası petrol kaynaklı olduğu için ulaşımdan kaynaklanmaktadır. İklim değişikliğinin önlenmesi için Avrupa Birliği'nde 2040 yılına kadar karbondioksit emisyonunun %60 seviyelerine düşürülmesi planlanmaktadır. Bu doğrultuda fosil yakıt kullanan sistemlerin azaltılması için şehir içinde kullanılan otobüslerin elektrikli otobüslere dönüştürülmesine yönelik çalışmalar başlamıştır.
Elektrikli ve hibrit araçların günümüzde fosil yakıt tüketilen araçlara göre daha az popüler olmasının en önemli nedenleri maliyet ve menzil limitleridir. Elektrikli araçlardaki bu iki durum da kullanılan enerji depolama sistemiyle (EDS) ilgilidir. Genel olarak elektrikli ve hibrit araçlarda EDS olarak bataryalar kullanılmaktadır. Ancak bataryaların maliyeti hala yüksek seviyelerdedir. Bu nedenle elektrikli araçlar ile ilgili olarak yapılan çalışmalarda çoğunlukla bataryaların optimizasyonuyla ilgili kısımlar ele alınmaktadır.
Batarya optimizasyonu kimyasal yapısı, boyutu veya birlikte kullanılabilecekleri EDS konfigürasyonları üzerinden yapılabilir. Batarya ile birlikte Ultrakapasite (UC), Volan veya Fuel Cell gibi farklı EDS elemanları kullanılarak Hibrit Enerji Depolama Sistemleri (HESS) oluşturulabilir. Bu HESS yapılarında bataryaların yüksek enerji yoğunluğu ve UC'lerin yüksek güç yoğunluğu özellikleri kullanılarak daha verimli ve performanslı çalışan sistemler oluşturulabilir.
Bu çalışmada karbondioksit salınımının azaltılması için İstanbul'da her gün 52 km'lik hatta 15 otobüs ile her otobüsün 10 sefer düzenlediği Beylikdüzü-Söğütlüçeşme metrobüs hattı üzerinde çalışılmıştır. Bu hatta kullanılan bir metrobüs elektrikli otobüse dönüştürülerek batarya ömrü, toplam maliyet ve toplam ağırlık optimize edilecek şekilde HESS optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. Oluştrulan HESS sisteminde batarya ile birlikte yüksek güç yoğunlukları ile ön plana çıkan UC de kullanılmıştır. Optimizasyon için birkaç amaç fonksiyonu kullanılabilen Genetik Algoritma (GA) kullanılmıştır. Öncelikle MATLAB/Simulink programında elektrikli otobüsün boylamsal dinamik modeli oluşturulmuştur. Oluşturulan bu modelde sürüş çevrimi olarak metrobüs hattındaki tek sefer kullanılmıştır. Bu kapsamda seferdeki otobüs hızı ve hattaki yolun eğim bilgisi kullanılmıştır.
Dinamik model oluşturulduktan sonra MATLAB programında GA ile optimizasyon sistemi oluşturulmuştur. Optimizasyonun ilk aşamasında pasif HESS, Yarı-Aktif HESS ve Tam Aktif HESS olmak üzere, EDS olarak sadece bataryanın da kullanıldığı 5 farklı senaryo oluşturulmuştur. Oluşturulan bu farklı senaryolar batarya ömrünün artırılması, toplam batarya paket maliyetinin ve toplam ağırlığın azaltılması amaç fonksiyonları çerçevesinde, HESS yapıları ayrı ayrı optimize edilmiştir. Farklı HESS yapılarında batarya seri hücre sayısı, batarya parallel hücre sayısı, UC seri hücre sayısı ve UC paralel hücre sayısı optimizasyon parametreleri olarak kullanılmıştır. Boyutsal optimizasyonda sistemin maksimum kurulu enerjisine, kullanılan gerilim değerlerine, toplam enerjinin tek yön seferi karşılayabilme durumuna göre HESS sisteminde bulunan elemanlara kısıt fonksiyonları eklenmiştir.
Boyutsal optimizasyon sırasında MATLAB'de Optimizasyon için oluşturulan kodlar, MATLAB optimizasyon aracı ve Simulink'te oluşturulan dinamik model her bir optimizasyon aşamasında çalıştırılmıştır. Boyutsal optimizasyon sonucunda en ideal HESS yapısı 3 amaç fonksiyonu sonuçlarına göre seçilmiştir.
Seçilen optimal sonuç için Enerji Yönetim Sistemi (EYS) optimizasyonu yapılmıştır. Bu kısımda talep edilen güç değerine göre enerji ihtiyacını hangi enerji depolama elemanının karşılayacağı belirlenmiştir. Optimizasyon ile iki farklı talep gücü değeri belirlenir. Bu talep güçlerinin üstünde, altında ve arasında talep edilen güç değerleri batarya veya UC'den temin edilir. Sistemin enerji talebi profiline ve HESS sistemindeki elemanların kullanım durumuna göre bu iki talep değeri optimizasyon sonucunda elde edilir. Bu şekilde HESS sisteminde kullanılan batarya ve UC, enerji kapasiteleri ve SoC durumlarına göre en verimli şekilde kullanılır.
Bu tez çalışmasında elektrikli otobüslerde enerji depolama sistemi olarak kullanılan bataryalar yerine, batarya ve UC'nin birlikte kullanıldığı bir HESS yapısının boyutsal ve işletim optimizasyon çalışması verilmiştir. EDS sistemi olarak sadece bataryanın, pasif HESS'in, yarı aktif HESS'in ve tam aktif HESS'in kullanıldığı farklı senaryolar için maliyet, batarya ömrü ve toplam ağırlık optimizasyonu çerçevesinde HESS elemanlarının boyutsal ve EYS optimizasyonu yapılmıştır. Bu sonuçlar EDS olarak sadece batarya kullanılan sistemle, batarya ömrü, toplam maliyet ve toplam ağırlık açısından karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak en iyi seçilen EDS ile ilgili EDS elemanlarının gerilim, akım, güç, SoC değişimini gösteren grafikler verilmiştir. En iyi sonucu veren sistem ele alındığında EDS olarak sadece batarya kullanılan sisteme göre 598.178 ₺'lik ek bir maliyetle bataryanın ömrünün 7 yıl arttırıldığı görülmüştür.
Uzun vadede bir otobüs için EDS olarak sadece batarya kullanıldığında optimize edilen HESS'in kullanılmasına göre EDS sistemi 1.615.426,68 ₺ ile %37 daha pahalıya mal olmaktadır. Metrobüs hattındaki tüm otobüsler için bu EDS değişimi yapıldığında EDS sistemi maliyeti 24.231.400,2 ₺ azaltılabilmektedir.

Abstract:
Nowadays, fossil fuels are widely used in the transportation sector. These fossil fuel usage have many damages to the world, especially global warming. Climate changes with the use of these fuels have caused natural disasters in many parts of the world in recent years. In recent years, studies on alternative energy sources have been increasing, especially in order to reduce fossil fuel consumption in transportation. Thus, studies on electric and hybrid vehicles have gained importance recently.
25% of the greenhouse gas emissions in Europe results from transportation, as more than 90% of the fuel used in transportation originates from oil. In order to prevent climate change, it is planned to reduce carbon dioxide emissions to 60% by 2040 in the European Union. In this direction, studies have started to transform the buses used in the city into electric buses in order to reduce the systems using fossil fuels.
Cost and range anxiety are the most important reasons why electric and hybrid vehicles are less popular today than fossil fuel vehicles. Both of these situations in electric vehicles are related to the energy storage system used. In general, batteries are used as EDS in electric and hybrid vehicles. However, the cost of batteries is still high. For this reason, studies with electric vehicles mostly focus on the optimization of batteries.
Battery optimization can be done through chemical structure, size or EDS configurations with which they can be used. Hybrid Energy Storage Systems (HESS) can be created by using different EDS elements such as Ultracapacitor (UC) or Fuel Cell together with the battery. In these HESS structures, more efficient systems can be created by using the spesific features of each energy storage elements which are high energy density of the battery and the high power density of the UCs.
In this study, in order to reduce carbon dioxide emissions, the Beylikdüzü-Söğütlüçeşme metrobus line, which is 52 km long, 15 buses and 10 times of voyage each day, has been studied in Istanbul. A BRT on this line was converted into an electric bus, and HESS optimization was carried out to optimize battery life, total cost and total weight. In HESS, UC was also used together with the battery.
Genetic Algorithm (GA), which can be used with several objective functions, is used for optimization. GA is a biology-inspired method for finding unknowns in models of nonlinear systems such as Li-ion batteries. GA achieves optimal results by generating random chromosome sequences and using biological processes such as crossover, selection and mutation. In these algorithms, the design space is transformed into genetic space. Therefore, GAs work with a set of hardcoded variables. The advantage of working with hardcoded variables is that the codes basically have the ability to transform a continuous space into a discrete space.
Another interesting point is that GAs divide the search space into several regions and compare them randomly according to the performance of the system, removing the weak parts and making the good solutions more dominant than the worse ones to reach convergence. Three parameters are entered as stopping criteria of the optimizations. These are reaching the maximum number of generations (100), the best objective function result found for 1000 seconds, and the best objective function result found over 50 generations.
First of all, a dynamic model of the electric bus was created in the MATLAB Simulink program. In this model, it was used one way voyage of the metrobus line. For this, the speed of the bus and the slope of the road on the line are used.
After the dynamic model was created, an optimization system was created with GA in the MATLAB program. In the first stage of the optimization, 5 different scenarios were created, namely passive HESS, Semi-Active HESS and Fully Active HESS, in which also only the battery is used as EDS. HESS structures have been individually optimized within the framework of the purpose functions of increasing the battery life, reducing the total cost and reducing the total weight of these different scenarios created.
In different HESS structures, battery serial cell number, battery parallel cell number, UC serial cell number and UC parallel cell number are used as optimization parameters. In the dimensional optimization, according to the maximum installed energy capacity, applied voltage level and the fact that one way energy need is provided, several constraint equations are added to the optimisation system.
In general, the maximum busbar voltage value is taken as 800 V when the electric buses available in the optimizations are taken as reference. In the simulations run in the optimizations, the battery SoC value was taken as 50%. The UC SoC value was taken as 80%. According to the EMS structure given in Figure 3.12, the battery was operated between 20% and 80% SoC [1]. According to the same structure, UCs were operated between 10% and 97% SoC values [2]. Regardless of the energy value recovered in the simulations, it was transferred to the battery or UC only according to the SoC states.
During the dimensional optimization, the codes created for optimization in MATLAB, the MATLAB Optimization Tool and the dynamic model created in Simulink were run at each optimization stage. As a result of dimensional optimization, the most ideal HESS structure was selected according to the results of the three objective functions.
For the selected optimal result, Energy Management System (EYS) optimization was made in the next section. In this section, according to the power demand of the system, which energy storage unit provides the energy demand is determined. Two diffetent power demand value is determined with optimisation. The power demand which are above, below or between these two power demand values are provided from battery or UC. According to the energy demand profile and usage of the HESS components, these two power demand values are get as a result of the optimisation. In this way, the battery and the UC is used with most efficient way in terms of energy capacities and SoC situtaions.
In this thesis, a dimensional and operational optimization study of a HESS structure in which battery and UC are used together, instead of batteries used as energy storage system in electric buses, is given. Dimensional and EYS optimization of HESS elements has been made within the framework of cost, battery life and total weight optimization for different scenarios which only battery, passive HESS, semi-active HESS and fully active HESS are used as EDS system. These results were compared with the system using only batteries as EDS in terms of battery life, total cost and total weight.
As a result, graphs showing the voltage, current, power, SoC changes of the EDS elements related to the best selected EDS are given. Considering the system that gives the best results, it is seen that the life of the battery has been increased by 7 years with an additional cost of 598.178 ₺ compared to the system using only batteries as EDS. In the long run, the EDS system costs 1.615.426,68 ₺ and 37% more expensive than using the optimized HESS instead of using only the battery as EDS for one bus. When this EDS change is made for all buses on the Metrobus line, the cost of the EDS system can be reduced by 24.231.400,2 ₺.