Optimal placement of electric vehicle charging stations with multi-criteria decision-making methods

Autor: Asnaz, Melike Sultan Karasu, Özdemir, Beyza
Přispěvatelé: Mühendislik Fakültesi
Jazyk: turečtina
Rok vydání: 2021
Předmět:
Popis: Akıllı şehirlerin şekillendirilmesinde ulaşım sektörü önemli bir rol üstlenmektedir. Artan çevre bilinci ve fosil yakıtların tükenmesi sebebiyle ulaştırma sektöründe elektrikli araçların (EV) kullanımı hızla artmaktadır. Karbonsuz bir gelecek projeksiyonunda yollardaki EV sayılarının artması kadar iyi planlanmış ve konumlandırılmış şarj istasyonlarının yapılandırılması da önemli bir gündemdir.Ayrıca EV’ler normal araçlara göre daha uzun şarj olma sürelerine sahiptir. Metropol hayatı ve yoğun yaşam düzeni ile birlikte insanların uzun şarj sürelerine ayıracak vakti olmayacaktır. Bu sebeple şarj istasyonlarının doğru yerlere konumlandırılması ve dahası akıllı şarj sistemi ile donatılması gerekmektedir. Bu çalışmada, EV’lere yönelik şarj istasyonu altyapısı planlaması üzerine odaklanılmış ve Balıkesir Üniversitesi Çağış Kampüsü uygulama modeli olarak kullanılmıştır. Öncelikle, araç giriş çıkışlarına dair veriler elde edildikten sonra, sürücülerin kullanım alışkanlıklarına dair anket yapılmıştır. Elde edilen anket verileri değerlendirilmiş ve kampüse yerleştirilecek optimum sayıdaki şarj ünite sayısı kuyruk teorisi (KT) ile tespit edilmiştir. Şarj ünitelerinin kampüs içerisinin dağıtımının yapılacağı en uygun noktalar olarak otoparklar belirlenmiştir. Otoparklara dağıtım ise çok kriterli karar verme (ÇKKV) metotları ile çözümlenmiştir. Otopark doluluk oranları, otopark kapasiteleri, trafo merkezine uzaklık gibi kriterler belirlenmiş ve bu kriterlerin önceliklerinin belirlenmesi için Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi (FAHP) kullanılarak kriterler önceliklerine göre sıralanmıştır. Her bir alternatif konumun kriterlere göre performansı değerlendirilerek, alternatiflerin sıralanması FAHP, The Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation (PROMETHEE) ve Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) yöntemleri ile ayrı ayrı yapıldıktan sonra elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır.
The transportation sector plays an important role in shaping smart cities. Due to increasing environmental awareness and depletion of fossil fuels, the use of electric vehicles (EV) in the transportation sector is increasing rapidly. In the projection of a carbon-free future, the structuring of well-planned and positioned charging stations is as important as the increase in the number of EVs on the roads. In addition, EVs have longer recharge times than regular vehicles. With metropolitan life and busy lifestyle, people will not have time to spare for long charging times. For this reason, charging stations should be located in the right places and moreover, they should be equipped with a smart charging system. In this study, we focused on charging station infrastructure planning for EVs and Balikesir University Cagis Campus was used as an application model. First of all, the number of incoming and outgoing vehicles obtained, a survey was conducted on the driving habits of the drivers. The obtained survey data were evaluated and the optimum number of charging units to be placed on the campus was determined by queuing theory (QT). Parking lots have been determined as the most suitable points for the distribution of charging units within the campus. Distribution to the parking lots was solved with multi-criteria decision making (MCDM) methods. Criteria such as parking occupancy rates, parking capacities, distance to the transformer center were determined and the criteria were ranked according to their priorities by using the Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) to determine the priorities of these criteria. The performance of each alternative location was evaluated according to the criteria, and the results were compared after ranking the alternatives separately with FAHP, The Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation (PROMETHEE) and Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART).
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: