Elektrikli taşıtlarda rotaya bağlı enerji tüketim tahmini ve modellenmesi

Abstract

Bu tez çalışmasında, elektrikli taşıtlarda rotaya bağlı enerji tüketim tahmini ve modellenmesi ele alınmıştır. Bu kapsamda, belirli rotalardaki coğrafi ve çevresel faktörlerin enerji tüketimine etkisi incelenmiş ve teorik modeller geliştirilmiştir. Bu modeller, gerçek dünya verileri ve farklı benzetim sonuçları ile doğrulanarak elektrikli araçların enerji tüketimini tahmin etmek için kullanılmıştır. Ayrıca, MIT App Inventor kullanılarak bir mobil uygulama geliştirilmiş ve bu uygulama OpenRouteService ve Open-Elevation gibi çevrimiçi platformlarla entegre edilmiştir. Bu uygulama aracılığıyla kullanıcılar, belirli bir rota için enerji tüketimini hesaplayabilmektedir. Bunun yanı sıra, AVL Cruise M yazılımı ile gerçekleştirilen benzetim çalışmaları, teorik modellerin doğruluğunu ve uygulamanın pratikteki etkinliğini ortaya koymuştur. Enerji tüketim tahmin modeli, 3 farklı karşılaştırma sonucunda ortalama % 2,5 hata oranı ile yüksek doğruluk göstermiştir. Yükseklik değişimlerinin olmadığı durumlarda yapılan benzetimlerde % 3,3 hata oranı elde edilmiştir. Yükseklik değişimlerinin olduğu durumlarda (58 metre) yapılan benzetimlerde ise % 0,2 - % 4 arasında değişen hata oranları gözlemlenmiştir. Uygulamanın geliştirilmesiyle gerçek araç parametreleri ve gerçek hayat verileri ile hata oranlarının daha da düşürülmesi mümkündür. Sonuç olarak, geliştirilen enerji tüketim tahmin modeli ve mobil uygulama, elektrikli araç kullanıcıları için enerji verimliliğini artıracak ve menzil kaygılarını azaltacak önemli bir araç olarak değerlendirilmiştir.

In this thesis study, route-dependent energy consumption estimation and modeling in electric vehicles is discussed. In this context, the effects of geographical and environmental factors on energy consumption on certain routes have been examined and theoretical models have been developed. These models have been used to predict the energy consumption of electric vehicles, validated with real-world data and different simulation results. Moreover, a mobile application has been developed using MIT App Inventor and integrated with online platforms such as OpenRouteService and Open-Elevation. Through this application, users can compute the energy consumption for a specific route. In addition, simulation studies performed using AVL Cruise M software have demonstrated the accuracy of theoretical models and the practical effectiveness of the application. The energy consumption prediction model and the developed application have shown high accuracy with an average error rate of 3.5 % for three different test cases. An error rate of 3.3 % has been acquired in the simulations where there are no elevation changes. Error rates ranging from 0.2 % to 4 % have been observed in the simulations carried out in cases with the elevation changes (58 meters). By improving the application, it is possible to further reduce error rates with real vehicle parameters and real-life data. Consequently, the developed energy consumption prediction model and mobile application have been evaluated as an important tool that will increase energy efficiency and reduce range anxiety for electric vehicle users.