Repository logoGCRIS
  • English
  • Türkçe
  • Русский
Log In
New user? Click here to register. Have you forgotten your password?
Home
Communities
Browse GCRIS
Entities
Overview
GCRIS Guide
  1. Home
  2. Browse by Author

Browsing by Author "Olcay, Kadi̇r"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Results Per Page
  • Sort Options
  • Loading...
    Thumbnail Image
    Doctoral Thesis
    Elektrikli Araçların Akıllı Şebekeye Entegrasyonu ve Şebekeye Etkilerinin Yapay Zekâ Yöntemleriyle Analizi
    (Konya Teknik Üniversitesi, 2024) Olcay, Kadi̇r; Çetinkaya, Nuretti̇n
    Enerji çağımızın en önemli ihtiyaçları arasındadır. Elektrikli araçlar (EA) son yıllarda popülaritesini hızla arttırmaktadır. Bunun nedenlerinin başında fosil yakıtların tükenecek olması ve elektrikli araçların sera gazı emisyonuna neden olmamaları söylenebilir. Sürdürülebilir ve temiz enerji günümüzdeki önemli amaçlardan biridir. Elektrikli araçların yaygınlaşması bu avantajları destekleyen başlıca girişimlerdendir. Fakat bu artışın beraberinde birçok problemi getirmesi beklenmektedir. Bu araçlar yakıt olarak elektrik enerjisi kullanmaktadır. Bu nedenle elektrik enerjisinin üretim, iletim ve dağıtım bölümlerinin her birini bu artış etkileyecektir. Bunun yanında elektrik şebekelerine bağlı tüm tüketicilere çeşitli etkileri de olacaktır. Elektrik şebekesine olan etkiler hem altyapısal sorunlar oluşturacağı gibi hem de diğer tüketicilere de etki etmesi söz konusudur. Bu araçlar ise elektrik şebekesine şarj istasyonları (EAŞİ) üzerinden bağlanacaktır. Şarj istasyonları (Şİ) sayılarının elektrikli araçlardan daha hızlı arttırması gerekmektedir. Çünkü günümüzde elektrikli araçların yaygınlaşmasının önündeki engellerin başında menzil sorunu ve şarj süresi gelmektedir. Araç şarj istasyonları farklı modlarda ve tiplerde üretilmektedir. Ülkeden ülkeye üretim standartları değişiklik gösterebilmektedir. Farklı güçlerde EAŞİ üretimleri vardır. Kurulum ve kullanım şekilleri de farklılık göstermektedir. Bireysel kullanıcıların EAŞİ kurulumu yapabileceği gibi ticari olarak da kurulum yapılabilmektedir. Bu nedenle birçok farklı kullanıcı tarafından kurulumlar yapılmaktadır ve sayıları da hızla artmaktadır. EAŞİ'ler ve EA'ların sayılarındaki yükselme elektrik şebekelerindeki yüklerin de bir o kadar arttığını göstermektedir. Bu nedenle EAŞİ'lerin elektrik şebekelerine etkilerinin analizi akademik çalışmalar arasında oldukça önem kazanmıştır. Bu tez çalışmasında da EAŞİ'lerin elektrik şebekesine etkilerini incelemek için Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) elektrik şebekesi test sistemleri kullanılarak çalışmalar yapılmıştır. Farklı bara sayılarına sahip IEEE güç test sistemlerinin Matlab Simulink modeli tasarlanarak EAŞİ'lerin bu şebekeler üzerine olan etkileri incelenmiştir. Ayrıca toplanan veriler ile derin öğrenme (DÖ) kullanılarak gelecekte meydana gelebilecek etkiler tahmin edilmiştir. Bu sayede şebekeler için altyapı planlamaları ve analizlerle bağlantılı oluşabilecek arızalar öngörülebilir hale gelmiştir. EAŞİ ve EA'ların yaygınlaşmasının şebekeye bir diğer büyük etkisi ise ani yük artışları olacaktır. Özellikle gün içerisinde tam yükte çalışan şebekelere aynı anda toplu halde ve büyük güçlere yükler olarak dahil olma ihtimali bulunmaktadır. Bu nedenle bu yük artışına karşılık ortaya çıkacak kayıplar da yük akış analizi ile bulunmuştur. Mevcut şebekelerin kendi kayıpları bulunarak EAŞİ'lerin yük olarak şebekeye eklenmesi ile ortaya çıkan hat kayıplarının artışı Newton-Raphson yük akış analizi kullanılarak hesaplanmış ve gösterilmiştir. Kayıpları azaltmak için hem de sürdürülebilir eneji ve sera gazı emisyonlarıyla mücadeleyi destekleyen güneş enerji santralleri (GES) enerjinin tüketildiği yerde üretilecek şekilde sisteme bağlanmış ve kayıpların ne kadar azaldığı gösterilmiştir. Bu modellemeler ve analizler için ise Electrical Transient Analyzer Program (ETAP) kullanılmıştır. Son olarak EAŞİ kurulumu ve yatırımcılara planlama avantajı sağlamak açısından maliyet analizleri yapılmıştır. Çalışmanın bu aşamasında EAŞİ'lerin kurulum türleri ve ortaya çıkan maliyetler detaylı olarak anlatılmıştır. Kazanç fonksiyonları oluşturulmuş ve yapay sinir ağları (YSA) kullanılarak yatırımcıların harcadıkları maliyetleri geri kazanma süreleri tahmin edilmiştir.
Repository logo
Collections
  • Scopus Collection
  • WoS Collection
  • TrDizin Collection
  • PubMed Collection
Entities
  • Research Outputs
  • Organizations
  • Researchers
  • Projects
  • Awards
  • Equipments
  • Events
About
  • Contact
  • GCRIS
  • Research Ecosystems
  • Feedback
  • OAI-PMH

Log in to GCRIS Dashboard

Powered by Research Ecosystems

  • Privacy policy
  • End User Agreement
  • Feedback