Genetik algoritma ile dağıtım şebekesinde elektrikli araç şarj süresi optimizasyonu
Optimization of electric vehicle charging times in the distribution network with genetic algorithm
Yazar: HAKAN ÇELİK
Danışman: PROF. DR. ALİ ÖZTÜRK
Düzce Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Elektrikli araçlar = Electric vehicles ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Global optimizasyon yöntemi = Global optimization method

Özet:
Elektrikli araçlar çevre dostu olması, fosil yakıtlara bağımlılığı azaltması ve yakıt ekonomisi sebebi ile birçok ülke tarafından teşvik edilmekte, bu da araç kullanıcıların ve araç üreticilerinin ilgilerini her geçen gün arttırmaktadır. Şuan için sayısı az olsa da giderek artan, 2040 yılında trafikteki toplam araç sayısının %58'ini kapsayacağı öngörülen elektrikli araçlar, avantajlarının yanı sıra bazı sorunları da beraberinde getirmektedir. Elektrikli araç şarj istasyonlarının mevcut dağıtım şebekelerine bağlantısı; gerilim düşümü, frekans dalgalanması, şebeke çökmesi gibi olumsuz etkilere sebep olacaktır. Bu çalışmada Elektrik şebekelerinin kapasite değerleri, şebeke yük eğrilerinin saatlik değişimleri gibi çoklu değişkenler içeren karmaşık problemlerin çözümü için sadece amaç fonksiyonuna gerek duyan ve olasılık kurallarına göre çalışan Genetik Algoritma, optimizasyon yöntemi olarak kullanılmıştır. Genetik Algoritmalar doğal seçim ilkelerine dayanan bir optimizasyon yöntemidir. Çözüm uzayının tamamını değil belirli bir kısmını tarayarak etkin bir arama yapar ve daha kısa sürede çözüme ulaşır. Bu tezde, Genetik Algoritma ile şarj istasyonlarının optimum yük profilleri oluşturulmuş, koordine edilmemiş yük profilleri ile test fideri üzerinde kıyaslamaları yapılmıştır.

Abstract:
Because of their environmental friendliness, reducing dependence on fossil fuels and advantage of fuel economy,  Electric vehicles are supporting by many countries and getting more  interest of vehicle users and vehicle manufacturers every day. Although their number is small for now, the ever-increasing electric vehicles, which are predicted to cover 58% of the total number of vehicles in traffic in 2040, bring along some problems as well as their advantages. Connection of electric vehicle charging stations to existing distribution networks; will cause adverse effects such as voltage drop, frequency fluctuation and network black out. In this study, Genetic Algorithm, which requires only the objective function and works according to probability rules, is used as an optimization method for solving complex problems involving multiple variables such as capacity values of electrical networks and hourly changes of grid load curves. Genetic Algorithms is an optimization method based on natural selection principles. It performs an efficient search by scanning a certain part, not the entire solution space, and reaches a solution in a shorter time. In this thesis, optimum charging stations load profiles were generated with the Genetic Algorithm and compared with uncoordinated load profiles on the test feeder.