Raylı sistemlerde güneş enerjisi destekli yenilikçi enerji modellemesi, optimizasyonu ve analizi
Solar energy supported innovative energymodeling, optimization and analysis inrailway systemsmine
Yazar: MİNE SERTSÖZ
Danışman: PROF. DR. MEHMET KURBAN ; DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FİDAN
Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Enerji = Energy ; Ulaşım = Transportation

Özet:
Ulaşım ve enerji konusu bütün dünyada çok büyük önem taşımaktadır. Özellikle bu iki konunun birleştirilerek yapılan çalışmalar çok değer kazanmıştır. Bu nedenle yapılan bu tez çalışması kapsamında güneş enerjisi destekli raylı sistemler ele alınmış, yenilikçi enerji modellemesi, optimizasyonu ve analizi gerçekleştirilirmiştir. Bu amaçla üç farklı alanda yenilikçi çalışmalar yapılmıştır. 
Bunlardan ilki, raylı sistemlerde kullanılan motorların verimliliğinin doğru belirlenmesidir.  Bu amaçla Oto Regresif-1 (AR-1) ile Yapay Sinir Ağları (YSA), Oto Regresif-4 (AR-4) ile Yapay Sinir Ağları ve Artık Model ile Yapay sinir ağları olmak üzere üç adet yenilikçi hibrit yöntemle raylı sistemlerde sıkça kullanılan asenkron motorların enerji verimliliği tahmini yapılmış ve sonuçları paylaşılmıştır.  
İkinci olarak, yenilenebilir bir enerji kaynağı olan güneş enerjisi ele alınarak 2015-2016 yılları için güneş ışınım verileri Meteorolojiden alınarak Ankara Polatlı garı için tahmini İki Boyutlu Ayrık Kosinüs Dönüşümü, İki Boyutlu Mychelski Algoritması ve bu ikisinin birlikte kullanıldığı bir hibrit yöntemle yapılmıştır.  Bu tahminlere göre bir hızlı trenin ihtiyaç duyduğu gücün ne kadarının karşılanabileceği farklı sefer saatleri (Eskişehir-Ankara istikameti; 6:20, 8:15, 13:10 ve 18:00 seferleri) için öngörülmüş ve sonuçları paylaşılmıştır. 
Üçüncü olarak da farklı hız, yük, rampa ve kurp değerlerine göre iki farklı raylı sistem çeken aracının matematiksel modellerini En Küçük Kareler (EKK) yöntemi ile oluşturmak ve ardından dördüncü olarak bu modeller yardımıyla en verimli (optimum) çalışma noktaları Gradyen, Normalizasyon İle Eğri Çakıştırma ve Parçacık Sürüsü Yöntemleri ile bulunmuş ve sonuçları paylaşılmıştır. 
Daha önceki çalışmalarda sadece tek bir konuda ele alınan enerji verimliliği, bu tez çalışmasında dört farklı alanda (çeken araçların matematiksel modellemesi, çeken araçlarda da kullanılan asenkron motorlarda enerji verimliliği tahmini, temiz bir enerji kaynağı olan güneşin tahmini ve çeken araçlarının gücünün nekadarını karşılayabileceği ve matematiksel modeller yardımıyla en verimli çalışma noktalarının tespiti) uygulanabilir yenilikçi çözümler sunulmuştur.

Abstract:
The importance is given to transport and energy in Turkey in recent years, so these studies which include transport and energy will have double remerkable.  In this context, there are many components of the railways but in this thesis, three innovative studies in different areas have been carried out.
The first is to determine the efficiency correctly of motors.  For this purpose, the energy efficiency of induction motors, which are frequently used in railway systems, is estimated with three innovative hibrit methods; these are Artificial Neural Networks with Auto Regressive-1, Artificial Neural Networks with Auto Regressive-4, Artificial Neural Networks with Residual, and the estimation results are shared.
Secondly, the estimation of solar energy -a renewable energy source- was made for 2015-2016 years information's which get from meteorology by Two-Dimensional Discrete Discrete Cosine Transform, Two-Dimensional Mychelski Algorithm and a hibrit method of combination of these two.  According to these estimations, predict how amount of power can be met for a fast train for different voyages Eskişehir-Ankara direction; 6:20, 8:15, 13:10 ve 18:00 voyages) and the results are shared.
Thirdly, the mathematical models of two different types of railway traction vehicles based on different speed, load, ramp and curve values are created by least squares (LSM) method and then the most efficient (optimum) working points are obtained by Gradient, Curve Superpozition with using Normalization and Particle Swarm Methods and their results are shared.
The energy efficiency in the railway systems, which is generally considered in only one single point, is based on four different areas (mathematical modeling of railway traction vehicles, estimation of energy efficiency of induction motors used in railway traction vehicles, prediction of the solar power which is a clean energy source and the help of created mathematical models detection of the most efficiency working points are found) in this thesis. These findings offer applicable  and sustainable solutions.