Hibrit yakıt hücresi/ultra-kapasitörlü taşıt güç sisteminin yapay sinir ağları ile kontrolü
Artificial neural network control of hybrid fuel cell/ultra-capacitor vehicular power system
Yazar: YAVUZ ATEŞ
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET UZUNOĞLU
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2008
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Enerji = Energy

Özet:
Dünya gaz emisyonunda taşıtların etkisi çok önemli bir yer teşkil etmektedir. Ayrıca mevcut taşıt sistemlerinde kullanılan içten yanmalı motorların özellikle düşük devirlerde verimleri oldukça düşüktür. Taşıtlarda, alternatif olarak elektrik motorlarının kullanılması hem çevresel faktörler hem de düşük devirlerde yüksek verimlere sahip olmalarından dolayı dikkat çekmektedir. Elektrik motorlarının beslenmesi için de, yakın bir gelecekte, taşıt sistemleri için yakıt hücresi teknolojilerinin verimli, sürdürülebilir, alternatif ve çevre dostu bir çözüm olması beklenmektedir. Bununla birlikte, yakıt hücreleri, özellikle şehir içi trafiğinde ani ve geçici yüklenmelerle sıkça karşılaşan taşıt sistemlerinin tahrik edilmesinde tek başına optimum bir çözüm oluşturmamaktadır. Güç taleplerindeki bu tür ani ve geçici değişimlerde (ani hızlanma veya frenleme), yakıt hücresi sisteminin en önemli alt elemanı olan membranda yeterince nemlenememe veya aşırı nemlenme ve gaz açlığı (starvation) gibi problemler de ortaya çıkabilmektedir. Bu problemlerin temeli, yük talebinin aniden artarken veya azalırken, gazların (hidrojen ve oksijen) akışının bu talebi karşılayacak şekilde artamaması veya azalamamasıdır. Yakıt hücresi işletiminde, gaz açlığının hücre performansı ve güvenliği açısından önemli etkisi vardır. Bu nedenle yakıt hücresi sistemini mümkün olduğu kadar sürekli hal yüklenmelerinde çalıştırmak, ani güç artışlarını ve yüklenmelerini yakıt hücresi sistemine hissettirmemek, daha güvenilir bir çalışma ortamı sağlayacaktır. Bu sayede hem yakıt hücresi ömrü uzayacak hem de hidrojen tüketimi azaltılmış olacaktır. Bunlara ilaveten şu anki ticari yakıt hücresi sistemleri, yeniden kullanılabilen frenleme enerjisini kazanabilme özelliğine sahip değildir. Enerji depolama sistemlerinden biri olan ultra-kapasitör sistemlerinin, çok büyük miktarlardaki gücü çok hızlı bir biçimde verebilme ve frenleme enerjisini de en iyi bir biçimde kazanabilme kabiliyeti vardır. Bu durumlar göz önüne alındığında, yakıt hücresi ve ultra-kapasitör sistemlerinin birlikte kullanılması, taşıtların bütün yük taleplerine cevap verebilecek bir yapı oluşturacaktır. Uygun bir güç akışı ve kontrol stratejisi ile iyi tasarlanmış bir yakıt hücresi/ultra-kapasitör hibrit modeli, yakıt hücresi sisteminin boyutunu ve maliyetini azaltırken daha iyi bir enerji verimliliği sağlama potansiyeline de sahip olacaktır.Bu tez çalışmasında, yapay sinir ağları tabanlı bir kontrol algoritması kullanılarak, hibrit bir yakıt hücresi/ultra-kapasitör taşıt sisteminin enerji yönetimi gerçekleştirilmektedir. Gerçekleştirilen kontrol algortiması ile birlikte yakıt hücresinin yapısı için uygun bir sürekli hal yüklenmesinin elde edilmesi amaçlanmaktadır. Bununla birlikte ultra-kapasitörün şarj seviyesinin kontrolünün sağlanması, bu sayede de taşıt performansının ve enerji tasarrufunun arttırılması hedeflenmektedir.

Abstract:
The effect of vehicles has an important role in global gas emission. Besides, the internal combustion engines of current vehicle systems have poor efficiency ratios particularly in rated rpm. Alternatively, the usage of electric motors has drawn attraction due to the environmental factors and high efficiency in lower rpms. In near future, fuel cell technologies are expected to be a sustainable, alternative and environmental friendly solution for especially vehicular applications in feeding the electric motors. However, using only a fuel cell may not be sufficient for conditions such as start-up, transient events and instantaneous peak power demands (rapid acceleration or hard breaking) which the power source may face in urban traffic conditions. In transient conditions, insufficient humidification with gas starvation or flooding problems may occur due to the instant load changes. The main reason for this problem is the gas (oxygen and hydrogen) flow ratios are relatively slow when compared to a transient load increment or decrement. Gas starvation has a major impact in safe fuel cell operation and performance. Thus, operating the fuel cell in steady state loading conditions and preventing it from subjecting to the rapid load changes will keep secure operation and increase its lifetime and decrease its hydrogen consumption. Also, commercially available fuel cells are not reversible and they do not have capability of capturing the braking energy. Ultra-capacitors, a recently popular energy storage system, have the capability of transferring and capturing high amounts of energy very fast. Considering these issues, utilizing fuel cell and ultra-capacitor systems together will meet all the load demands of a vehicle. Such a hybrid system will not only reduce the size and cost of the fuel cell power technology but also provide a better potential of energy efficiency.In this thesis, the energy management of a hybrid fuel cell/ultra-capacitor vehicular system is realized utilizing a control algorithm based on artificial neural networks. With the usage of the performed control algorithm, providing a steady state operating condition for fuel cell is realized. Besides, controlling the state-of-charge of the ultra-capacitor and promoting the vehicle performance and energy savings is aimed.