Çok hatlı çok araçlı raylı sistemlerde enerji tasarrufuna yönelik sürüş kontrolü
Energy efficient driving control in multi trains multi lines rail systems
Yazar: SÜLEYMAN AÇIKBAŞ
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET TURAN SÖYLEMEZ ; PROF. DR. ADNAN KAYPMAZ
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2008
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Enerji = Energy ; Enerji tasarrufu = Energy saving ; Genetik algoritma tekniği = Genetic algorithm technique ; Optimizasyon = Optimization ; Raylı taşıtlar = Railway vehicles ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Ülkemizde, büyük şehirlerde dayanılmaz hale gelen trafik sorunları, fosil artığı yakıtlardan kaynaklanan çevre sorunları ve ekonomik sorunlar, önümüzdeki senelerde metro, hafif raylı sistem ve tramvay gibi raylı ulaşım sistemlerinin giderek artan bir yoğunlukla toplu taşımacılıkta kullanılmasını zorunlu kılmaktadır. Yapılan planlara göre, önümüzdeki yirmi senelik süre içinde büyük şehirlerimizin önemli bir kısmı, yaygın raylı sistem ağları ile donatılmış olacaktır. İlk yatırım maliyetleri son derece yüksek olan raylı ulaşım sistemlerinin, işletme esnasındaki en önemli gider kalemlerinden birisi de enerji tüketim maliyetidir.Taşıma sistemleri içinde, çevre dostu olarak tanımlanan raylı sistemler, enerji kullanımı yönünden de oldukça verimli olarak kabul edilmektedir. Gelişen teknolojilerle, devamlı olarak bu sistemlerin enerji tüketimleri azaltılmıştır. Bu değerleri daha da aşağıya çekebilmek için detaylı, yeni yöntemler üzerinde çalışılmaktadır.Tezde, ilk olarak raylı sistemlerdeki enerji besleme sistemleri, seçim kriterleri ve enerji tüketimine etki eden genel hususlar verilecek, ardından ?Raylı Sistemlerde Enerji Tasarrufuna Yönelik Sürüş Kontrolü? başlığı ile belirlenmiş olan tez konusu kapsamında yapılmış olan bilimsel çalışmalar ve gerçek hayattaki uygulamalar özetlenecektir.Bir raylı taşıma sisteminde enerji tüketimi bir çok farklı parametreye bağlıdır. Tezin ilk bölümlerinde, uygulamada kullanılan değişik tasarruflu işletme yöntemleri üzerine yapılmış simülasyonlara ait sonuçlar verilmiştir. Ele alınan yöntemler; tren işletme sıklığının arttırılması, frenleme ivme oranının azaltılması, tren yardımcı güç kullanım oranının azaltılması, trenlerin maksimum hızlarının azaltılması ve son olarak boşta gitme algoritmasının uygulanmasıdır. Bu yöntemlerin, enerji tüketimi, enerjinin geri kazanım oranı, yolculuk süresi üzerine etkileri araştırılmıştır.Bir raylı sistemde tren rotası boyunca hız profilini en uygun hale getirmek, enerji tüketimini azaltmada en etkili yöntemlerden biridir. Tezde trenler için boşta gitme noktalarının optimize edilebilmesi için yeni geliştirilmiş bir yöntem sunulmaktadır.Tezde önerilen yaklaşım; GA (Genetik Algoritma), YSA (Yapay Sinir Ağları), ve çok hatlı ve çok trenli sistem simulasyon yazılımının birlikte kullanımıyla gerçekleştirilmiş olan gerçekçi sistem modellemesini içermektedir. Simülasyon yazılımı, araçların regeneratif frenleme yapabilme ve düşük gerilimdeki performansını da modellemektedir.Simülasyon yazılımı, YSA için eğitim ve test verilerinin oluşturulmasında kullanılmıştır. Bu veriler, YSA'ların eğitiminde ve bu eğitilmiş YSA'lar ise değişik boşta gitme konumları için yolculuk süresi ve enerji tüketimini tahmin etmede kullanılmıştır. Optimizasyon kısmında hedef yolculuk süresi, hedef enerji tüketimi ve ağırlık faktörleri içeren bir uygunluk fonksiyonu sunulmuş ve YSA'lar bu uygunluk fonksiyonunu hesaplayan optimizasyon prosedürünün hızını arttırmada kullanılmıştır. Uygunluk fonksiyonunu minimize eden en optimum boşta gitme noktalarının belirlenmesinde GA araştırma yöntemi kullanılmıştır.Gerek GA'nın, gerekse kullanılan uygunluk fonksiyonunun değişik parametreleri için optimizasyon çalışmalarının tekrar edilmesi işlemi mevcut literatürde bulunan yöntemlerle çok fazla zaman almaktadır. Tezde önerilen yöntemde eğitilmiş olan YSA'ların kullanılması ile parametre değişiklikleri için tekrarlanan optimizasyon çalışmalarında simülatörün kullanılmasına gerek kalmamakta, dolayısı ile yeni parametreler için optimizasyon sonuçları çok hızlı elde edilebilmektedir.Çalışmanın ilk aşamasında, literatürde sunulmuş olan 2 istasyonlu bir hat için farklı güzergah konfigürasyonlarına ait testler gerçekleştirilmiş ve bu testlerden elde edilen verilerle YSA'lar eğitilmiştir. Daha sonra bu eğitilmiş olan ağlar oluşturulmuş olan bir uygunluk fonksiyonu çerçevesinde boşta gitme noktası Genetik Algoritma (GA) ile optimize edilmiştir.Daha sonra çalışmalar sistematik olarak daha büyük ve gerçekçi sistemlere doğru genişletilmiştir. Önerilen yöntemle Aksaray ? Havalimanı metro hattının yaklaşık yarı uzunluğu olan 9 istasyonlu kısmında trenlerin boşta gitme noktaları başarılı bir şekilde optimize edilebilmiştir.Önerilen yöntem klasik GA+Simülatör yaklaşımına göre çok büyük oranda esneklik ve hız kazandırmaktadır. GA'nın simülatör yerine eğitilmiş YSA'ları çağırarak çalıştırılması farklı optimizasyon parametreleri ve hedef yolculuk süreleri için en uygun çözümün kolaylıkla bulunmasını sağlamaktadır.

Abstract:
Mass rail transit systems will be spreading in all the metropolitan cities of Turkey in the coming years, due to ever increasing traffic congestions, environmental awareness, and economic reasons. One of the main operational expenditures of the mass rail transit systems is electricity energy cost.Energy consumption of a rail transit system depends on many parameters. One of the most effective methods of reducing energy consumption in a rail transit system is optimizing the speed profile of the trains along the route. In this thesis, a new, efficient method is presented for optimization of the coasting points for trains along a route, in a global manner.First parts of the thesis summarizes general characteristics of the power supply systems of a DC fed mass rail transit system. After giving previous studies on the energy efficiency in mass rail transit systems, a brief information on the simulation studies of a mass transit system is given. Then, İstanbul mass rail transit lines and their energy consumption levels are given. Different approaches in reducing energy consumption for realistic lines are also given in these chapters. These approaches include increasing the operational headway, increasing the maximum acceleration rate, reducing the train hotel power consumption, reducing the maximum speed limit along the route, and finally application of the coasting strategies.Main body of the thesis deals with the proposed approach which includes realistic system modeling using multi-train, multi-line simulation software, and application of the artificial neural networks (ANN) and the genetic algorithms (GA). The simulation software used can model regenerative braking, and train performance at low voltages. The simulation software is used for creating training and test data for the ANN. These data are used for training of the ANN. The trained ANN are then used for estimating energy consumption and travel time for new sets of coasting points. Finally, the outputs of the ANN are optimized to find optimal train coasting points. The GA is used for direct search of the optimal solution. For this purpose, a fitness function with a target travel time,a target energy consumption and weighting factors is proposed. An interesting observation is that the use of the ANN increases the speed of optimization. Although, It takes very long times for finding optimal coasting points for different GA and fitness function parameters with conventional methods, such as using the GA directly with a simulator, sometimes for hours, it only takes minutes with the proposed approach.At the first stage of the research, a classical 2 stations case which is available on the previous literature, examined for many different line alignments. At the last stage of the research, the proposed method is used for optimizing coasting points for minimum energy consumption for a given travel time of first 10 km section of Istanbul Aksaray-Airport metro line, where trains operate every 150 seconds on both directions. The section covers 9 passenger stations, which means 8 coasting points for each line. It has been demonstrated that an 16 input ANN can be trained with acceptable error margins for such a system.