Tren frenleme enerjisinin maksimum geri kazanımı için zaman-planı optimizasyonu
Time-plan optimization wi̇th genetic algorithm for regain of energy from train tracks
Yazar: BÜŞRA TURAL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ METİN TURAN
İstanbul Ticaret Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu çalışmada, Metro İstanbul araçlarından zaman planı uyarlanarak maksimum enerji kazanımının optimize edilmesine yönelik araştırma sonuçları paylaşılmıştır. Yeniden enerji kazanımı (rejeneratif enerji), elektromanyetik frenleme yapan trenlerin ürettiği enerjiyi hatta hareket etmeye hazır durumunda bulunan diğer trenlere aktarması prensibine dayanmaktadır. Trenleri ivmelendiren enerji, kinetik ve potansiyel enerji olarak depolanır. Frenleme esnasında kinetik enerji elektrik enerjisine dönüştürülür, bu enerji geri iletilerek katenere verilir. Alıcı durumunda bulunan trenin de bu enerjiyi kullanmasıyla enerjinin geri kazanımı gerçekleştirilmiş olur. Yeniden enerji kazanımı elde etmenin en etkili yollarından birisi, trenlerin istasyonlarda bekleme sürelerinde düzenleme yaparak zaman-planı en iyileştirmesinin gerçekleştirilmesidir. Bunu sağlayacak bekleme sürelerini bulmak için genetik algoritma kullanılmıştır. Genetik algoritmalar, evrimsel sürece benzer şekilde çalışan arama ve en iyileştirme yöntemidir. Bu yöntem çok boyutlu ve karmaşık uzayda en iyinin hayatta kalması ilkesine göre en iyi çözümü aramaya dayanır. Her tekrar sonunda en iyi birkaç elit birey bir sonraki nesle aktarılmıştır. Her tekrarda toplam birey sayısı sabit tutulmuş, diğer bireyler ise elit bireylerin çaprazlanması sonucu veya rastgele üretilmesiyle oluşturulmuştur. Agresif mutasyon işlemi, istasyon bekleme sürelerindeki değişimin sıfıra eşit olmadığı durumlarda uygulanmıştır. Yapılan simülasyon sonucunda, referans çalışmaya göre (%60 rejeneratif kazanım) %30 civarında daha iyi sonuç elde edilmiştir (%78 rejeneratif kazanım)

Abstract:
In this study, the research results for optimizing the maximum energy gain are shared by adapting the time plan of Metro Istanbul vehicles. Regenerative energy recovery is based on the principle that energy produced by the trains which make electromagnetic brake is transferred to the other trains that are ready to move. One of the ways to re-energize is to arrange the waiting times of the trains at the stations and to realize the time-plan optimization. Genetic algorithm was used to find station dwell times. Genetic algorithms are search and optimization methods that work similarly to the evolutionary process. This method is based on seeking the best solution according to the principle of survival of the best in multi-dimensional and complex space. At the end of each repetition, several of the best elite individuals were transferred to the next generation In each repetition, the number of society individuals has been kept constant, while other individuals have been formed by crossing elite individuals or producing them randomly. Aggressive mutation was applied in cases where the change in station waiting times was not equal to zero. Result in of the simulation, around 26% better result compared to the reference study (60% regenerative energy recovery) was obtained (78% regenerative energy recovery).