Elektrikli araç şarj istasyonu seçimi ve ekspres şarj istasyonları için adaptif kaynak atama metodları geliştirilmesi / (Record no. 200434882)

000 -LEADER
fixed length control field 07774nam a2200373 i 4500
003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER
control field TR-AnTOB
005 - DATE AND TIME OF LATEST TRANSACTION
control field 20190408222155.0
007 - PHYSICAL DESCRIPTION FIXED FIELD--GENERAL INFORMATION
fixed length control field ta
008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION
fixed length control field 171111s2018 xxu e mmmm 00| 0 eng d
040 ## - CATALOGING SOURCE
Original cataloging agency TR-AnTOB
Language of cataloging eng
Description conventions rda
Transcribing agency TR-AnTOB
041 0# - LANGUAGE CODE
Language code of text/sound track or separate title Türkçe
099 ## - LOCAL FREE-TEXT CALL NUMBER (OCLC)
Classification number TEZ TOBB FBE END YL’18 KAK
100 1# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Kakillioğlu, Emre Anıl
9 (RLIN) 123322
245 10 - TITLE STATEMENT
Title Elektrikli araç şarj istasyonu seçimi ve ekspres şarj istasyonları için adaptif kaynak atama metodları geliştirilmesi /
Statement of responsibility, etc. Emre Anıl Kakillioğlu.
264 #1 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE
Place of production, publication, distribution, manufacture Ankara :
Name of producer, publisher, distributor, manufacturer TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü,
Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice 2018.
300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION
Extent xvi, 112 pages ;
Dimensions 29 cm
336 ## - CONTENT TYPE
Source rdacontent
Content type code txt
Content type term text
337 ## - MEDIA TYPE
Source rdamedia
Media type code n
Media type term unmediated
338 ## - CARRIER TYPE
Source rdacarrier
Carrier type code nc
Carrier type term volume
502 ## - DISSERTATION NOTE
Dissertation note Tez (Yüksek Lisans)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Ağustos 2018
520 ## - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. Çevre kirliliği ile mücadelede ulaşım alanında alınabilecek en etkili önlem elektrikli araç kullanımının artırılmasıdır. Özellikle CO2 gazı salınımının azaltılmasında elektrikli araçlar önemli bir faktördür. Kullanımının çevreye olumlu etkileri vardır ancak hızlı şarj istasyonlarında batarya dolum süresi 30 dakikayı bulmaktadır. Şarj süresinin uzunluğu istasyonlarda oluşan kuyruk uzunluğunu ve araçların beklemeleri gereken süreyi artırmaktadır. Araçların doğru istasyonlara yönlendirilmesi ile bu süre azaltılabilir. Ayrıca araçların bir bölümü için bu süre ekspres şarj istasyonlarının oluşturulması ile daha da düşürülebilir. Bu çalışmanın iki amacı bulunmaktadır. Birinci amacı istasyon seçim yöntemleri geliştirmek, ikinci amacı ise ekspres şarj noktası yönetim metotları geliştirmektir.
İstasyon seçim yöntemleri üzerine yapılan çok sayıda çalışma vardır. Araçların ve istasyonların kendileri hakkında sisteme gönderdikleri bilgi tipleri, toplanan bilgiyi değerlendirme yöntemleri ve seçim kararında uyguladıkları yöntem açısından geliştirilen yöntemler farklılık göstermektedir. Literatürde araçların bilgilerini merkezi sisteme gönderip yönlendirme bilgisini merkezi sistemden aldıkları yöntemler sıkça çalışılmıştır. Bu yöntemler bilgi paylaşımı konusunda çekincesi olan kişiler tarafından kullanılmak istenmeyebilir. Ayrıca iletişim altyapısı yetersiz bölgelerde de kullanımda aksaklıklar çıkabilir. Bu durumlarda araçların kendi kararlarını alacakları yöntemler kullanılabilir. Araçların kendi kararlarını alıp merkezi sisteme bildirmedikleri modeller literatürde kısıtlı sayıda bulunmaktadır.
Ekspres şarj konusunda son derece kısıtlı sayıda çalışma bulunmaktadır. Literatürde ekspres şarja ayrılmış şarj noktası sayısını dinamik olarak değiştiren bir çalışmaya ise rastlanmamıştır. Ekspres şarj istasyonları için öncelikle istasyonda şarj için bekleyen araçların ihtiyaçlarına göre dinamik olarak sıralandığı yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntemde CPU çizelgeleme alanında kullanılan yanıt süresi oranı en yüksek olana göre sıralama (HRRN) modelinden faydalanılmıştır. Bu sayede kısa süreli şarj olmak isteyen araçların sistemde uzun süreler beklemelerinin önüne geçilecektir. Ayrıca bu yöntem çok istasyonlu rekabetçi ortamda da incelenmiştir. Ekspres şarj yöntemleri için geliştirilen diğer yöntem ise ekspres şarj noktalarının sayısını dinamik olarak değiştirmektir. Bu yöntem araçları iki sınıfa ayırmakta ve farklı sınıflardaki araçların bekleme sürelerinin birbirine oranını belirli bir seviyede tutacak şekilde otomatik sunucu ataması yapmaktadır. Böylelikle istasyonun kendi performansını izleyerek işleyişini kontrol etmesi yani kendi kendini kontrol eden bir yapıya ulaşması sağlanmaktadır. Geliştirilen yöntem farklı koşullar altında incelenmiştir. Ayrıca çoklu simülasyon ortamına aktarılarak rekabetçi ortamdaki performansı da gözlemlenmiştir. Sonuçlar incelendiğinde geliştiren yöntemin beklenen performansı gösterdiği görülmüştür.
Summary, etc. One of the most effective precautions to limit the environmental pollution is increasing electric vehicle usage in transportation area. In particular, electric vehicles are an important factor in reducing CO2 emissions. There are beneficial effects of using electric vehicles, however the battery charging time is 30 minutes at the fast charging stations. The length of the charging duration, increases the number of vehicles waiting at a charging station and the time the vehicles have to wait at the stations. The waiting time can be reduced by directing the vehicles to the right directions. Moreover, for some of the vehicles, this time may be reduced by the means of express charging stations. This study has two goals. The first goal is developing station selection methods for vehicles, the second is developing express charge point management methods for stations.
There are many studies in literature on station selection methods. The charging station selection algorithms differentiate from each other according to the information types the stations and vehicles send and collect, how they use the information and the performance criteria they use for decision making. In the literature, methods of sending the information of the vehicles to the central system and receiving the information from the central system have been frequently worked. These methods may not be used by those who are hesitant about sharing personal information. In addition, there may be disruptions in usage in areas where transportation communication infrastructure is insufficient. In these cases, the methods that enable vehicles make their decisions themselves can be used. There are a limited number of models in the literature in which vehicles take their own decisions and do not report to the central system.
There is a very limited number of studies on express charging. In the literature, to the best of our knowledge- there is no study that dynamically changes the number of charge points separated for the express charge. For express charging stations, firstly, a method of dynamically sorting vehicles waiting for charging in the station according to their needs has been developed. In this method, the sorting model is used according to the highest rate of response time (HRRN) used in the CPU scheduling field. Vehicles that want to charge for a short time on this method will be prevented from waiting for long periods in the system. This method has also been examined in a multi-station competitive environment. Another method developed for express charging methods is to dynamically change the number of express charge points. This method divides the vehicles into two classes and makes automatic server assignment to keep the ratio of the waiting times of vehicles in different classes at a certain level. In this way, the station monitors its own performance and controls its operation, that is, it has a self-controlling structure. The developed method was investigated under different conditions. In addition, performance in a competitive environment has been observed by being transferred to a multiple simulation environment. Results show that the methods developed are performing as expected.
650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element Dissertations, Academic
9 (RLIN) 32543
653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED
Uncontrolled term Elektrikli araç
Uncontrolled term İstasyon seçim
Uncontrolled term Ekspres şarj.
Uncontrolled term Electric vehicle
Uncontrolled term Station selection
Uncontrolled term Express charging
710 ## - ADDED ENTRY--CORPORATE NAME
Corporate name or jurisdiction name as entry element TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
9 (RLIN) 36393
856 40 - ELECTRONIC LOCATION AND ACCESS
Uniform Resource Identifier https://tez.yok.gov.tr/
Materials specified Ulusal Tez Merkezi
942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA)
Koha item type Thesis
Source of classification or shelving scheme
Holdings
Withdrawn status Lost status Source of classification or shelving scheme Damaged status Not for loan Collection code Permanent Location Current Location Shelving location Date acquired Source of acquisition Full call number Barcode Date last seen Copy number Date shelved Koha item type
      Yeni / New Ödünç Verilemez-Tez / Not For Loan-Thesis Tezler Merkez Kütüphane Merkez Kütüphane Tez Koleksiyonu / Thesis Collection 2019-01-11 Bağış / Donation TEZ TOBB FBE END YL’18 KAK TZ00909 2019-01-11 1 2019-01-11 Thesis

This software was implemented, installed by Devinim Software Training Consulting .