Elektrikli araç şarj istasyonlarının akıllı şebekelerde bulanık mantık yöntemiyle optimizasyonu ve dağıtım şebekesine entegrasyonu
Optimization of electric vehicle charging stations in smart grids with fuzzy logic and integration into the distribution network
Yazar: EBRU APAYDIN
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET RIDA TÜR
Batman Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Ulaştırma sektörü tüm dünyada hızla büyümektedir. Bu büyüme bazı sorunları da beraberinde getirmektedir. Dünyada karbon emisyonunun ve enerji tüketiminin sürekli artması bu sorunlardan biridir. Günümüzde elektrikli araçlar, hava kirliliğini ve yakıt tüketimini azaltmak için en uygun çözüm olarak kabul edilmektedir. Dünyadaki kirliliği ve küresel ısınmayı azaltmak için enerji ihtiyacının karşılanmasında yenilenebilir enerjinin payının artırılması ve ulaşımda elektrikli araç sayısının artırılması büyük önem taşımaktadır. 
Elektrikli araç sayısının önümüzdeki yıllarda önemli ölçüde artacağı tahmin edilmektedir. Elektrikli araçların gün geçtikçe yaygınlaşmasıyla birlikte bu araçların şarj sistemleri de dikkat çeken konulardan biri haline gelmektedir. Daha önce fosil yakıtlarla sağlanan enerjinin elektrik enerjisi ile karşılanmasının şebekeye olağanüstü bir yük getireceği açıktır. Elektrikli araç sayısının artmasıyla birlikte bu yükün doğrudan artacağı ve şebekenin zayıf olduğu alanlarda sorun yaratacağı söylenebilir.
 Bu tez çalışmasında, elektrikli araç şarj istasyonu için bulanık mantık tabanlı enerji yönetimi algoritması önerilmiştir. Çalışmanın temel amacı bulanık mantık tabanlı elektrikli araç şarj istasyonunun güç talebi, şarj süresi ve şarj dönemi gibi çeşitli faktörlere bağlı olarak minimum şarj maliyetinin nasıl elde edileceğini ortaya koymaktır. Bulanık optimizasyon tekniği ile farklı koşullar için farklı şarj oranları ve buna paralel farklı maliyetler elde edilerek enerji tasarrufu sağlanmıştır. Ayrıca bu optimizasyon tekniği ile kullanıcıların elektrik tüketiminin yoğun olmadığı zaman dilimlerinde araçlarını şarj etmeleri sağlanarak şebekedeki yük durumunun dengelenmesi sağlanmıştır.

Abstract:
The transportation sector is experiencing rapid growth on a global scale. However, this expansion is accompanied by a range of issues. Among these issues, the persistent escalation of carbon emissions and energy consumption on a worldwide scale is particularly noteworthy. Presently, electric vehicles are acknowledged as the most viable solution for mitigating air pollution and curtailing fuel consumption. Enhancing the proportion of renewable energy in satisfying energy requisites, alongside augmenting the prevalence of electric vehicles in the realm of transportation, assumes a paramount role in abating global pollution and the phenomenon of global warming.
Projections indicate a substantial surge in the quantity of electric vehicles in the imminent years. As electric vehicles progressively pervade the landscape, the concomitant charging infrastructure is emerging as a salient concern. The transition from fossil fuel-driven energy sources to electric power sources is anticipated to exert considerable strain on the power grid. Correspondingly, with the surge in electric vehicle numbers, this burden is poised to escalate directly, potentially engendering challenges in regions characterized by frail power grid configurations.
In this research endeavor, an energy management algorithm grounded in fuzzy logic is postulated for electric vehicle charging stations. The principal aim of this study is to elucidate how a fuzzy logic-based framework can be harnessed to attain the optimal charging cost for electric vehicle charging stations, contingent upon diverse variables encompassing power demand, charging duration, and temporal charging patterns. The application of fuzzy optimization techniques yields distinct charging rates and attendant costs under varied conditions, thereby facilitating energy conservation. Moreover, this optimization approach serves to harmonize grid loads by incentivizing users to charge their vehicles during periods of reduced electricity consumption, consequently ameliorating grid stability.