Öz-denetimli elektrikli araç şarj istasyonları için geri besleme kontrolü tabanlı kaynak yönetim modeli

Abstract

Günümüzde çevre kirliğini azaltmak için ulaşım alanında atılan adımlardan biri elektrikli araç kullanımının artırılması ve alt yapısının düzenlenmesidir. Ancak elektrikli araçların tam şarj süresi hızlı şarj istasyonlarında dahi 30 dakikayı bulmaktadır. Uzun şarj sürelerinin istasyonlardaki kuyruk uzunluğunu ve araçların bekleme süresini artırması beklenmektedir. Araçların belli bir kısmının bekleme süresini azaltmak için ekspres şarj istasyonları oluşturulabilir. Bu çalışmanın amacı geri besleme kontrolü tabanlı ekspres şarj istasyonu yönetim modeli oluşturmaktır. Literatürde istasyon içerisinde daha verimli hizmet verebilmek adına hızlı şarj ihtiyacını öne çıkaran çalışmalar bulunmaktadır. Kuyruk uzunluğunu dikkate alarak araçların şarjını kısıtlayan, araçlar arası önceliğin belirlenerek depolamanın kontrol edildiği, araçların bazı özelliklere göre sıralandığı ve kuyruk modelinin çözüldüğü, iki farklı önceliğe sahip olan araçlara şarj hizmeti verilirken hizmet kesme uygulamasının yapıldığı çalışmalar bulunmaktadır. Bu çalışmada, elektrikli şarj istasyonuna gelen araçlar yüksek ve düşük öncelikli olarak iki sınıfa ayrılmaktadır. Çalışmanın amacı, bu sınıfların ortalama bekleme sürelerinin oranını belirli bir seviyede tutmaktır. Hedeflenen bekleme süresi oranını istasyon belirler ve ilan eder. Belirlenen hedefi tutturmak için yüksek ve düşük öncelikli araçlara ayrılan kaynak sayısı gerçek zamanda dinamik olarak değiştirilmektedir. Bu değişiklik için geri beslemeli bir kontrol yöntemi olan oransal integral (proportional integral – PI) tabanlı bir kaynak kontrol mekanizması geliştirilmiştir. Bu çalışma ile elektrikli araç şarj istasyonu alanında ilk kez yüksek ve düşük öncelikli araçların sahip olduğu şarj noktası sayısını dinamik olarak değiştiren bir yöntem geliştirilmiştir. Geliştirilen bu yöntemin tek istasyondaki performansı çeşitli şartlar altında incelenmiş ve çok sayıda istasyonun bulunduğu rekabetçi bir ortamdaki performansı da gözlenmiştir. Performans analizleri geliştirilen simülasyon modeli ile yapılmıştır. Sonuçlar incelendiğinde geliştirilen yöntemin hedeflenen bekleme oranını gerçekleştirmekte ve beklenmedik çevresel etkiler karşısında hızlı bir şekilde toparlanabildiği gözlenmiştir.

Today, one of the steps taken in the field of transportation to reduce environmental pollution is to increase the use of electric vehicles and to regulate its infrastructure. However, the full charge time of electric vehicles takes up to 30 minutes, even at fast charging stations. Long charging times are expected to increase the queue length at the stations and the waiting time of the vehicles. Express charging stations can reduce the waiting time of a certain part of the vehicles. The aim of this study is to create an express charge station management model based on feedback control. There are studies in the literature that emphasize the need for fast charging in order to provide more efficient service within the station. There are studies that restrict the charge of the vehicles by taking into account the length of queue, the priority between the vehicles is determined and the storage is controlled, the vehicles are sorted according to the "Remaining Time" features and the queue model is solved, and the service is interrupted while charging is provided to the vehicles with two different priorities. In this study, the vehicles coming to the electric charging station are divided into two classes with high and low priority. The aim of the study is to keep the ratio of average waiting times of these classes at a certain level. The station determines and announces the targeted waiting time rate. The number of resources allocated to high and low priority vehicles to meet the target set is dynamically changed in real time. For this change, a proportional integral (PI) based source control mechanism, a feedback control method, has been developed. With this study, for the first time in the field of electric vehicle charging station, the method that dynamically changed the number of charging points owned by high and low priority vehicles was developed. The performance of this developed method in a single station was examined under various conditions and its performance in a competitive environment with multiple stations was also examined. Performance analysis was done with the developed simulation model. When the results are examined, it is observed that the developed method achieves the targeted waiting rate and can recover quickly against unexpected environmental effects.