Dış ortam sıcaklığının elektrikli araçların enerji tüketimine etkisi: Gerçek zamanlı büyük veri ve yapay zekâ destekli seahorse optimizasyon yaklaşımı

Authors : Yunus Emre Ekici, Teoman Karadag, Ozan Akdağ, Ahmet Arif Aydın
Pages : 2263-2280
Doi:10.17341/gazimmfd.1623529
View : 258 | Download : 305
Publication Date : 2025-12-31
Article Type : Research Paper
Abstract :Elektrikli araçların (EA) enerji tüketimlerinin hesaplanmasında; dış ortam sıcaklığı, göz önünde bulundurularak tüketim verimliliği ve sürüş menzilini optimize etmek çok önemlidir. Araştırmalar, çok düşük ve çok yüksek sıcaklıkların motor verimini düşürmekte ve enerji tüketimini önemli ölçüde artırırken, rejeneratif enerji geri kazanımını etkilediğini göstermiştir. Dolayısıyla, sunulan çalışmada Elektrikli Otobüslerden (EO) elde edilen gerçek zamanlı büyük veriler kullanılarak, dış ortam sıcaklığının menzil ve enerji tüketimi üzerindeki etkileri incelenmiştir. Çalışmanın saha uygulaması, 22 adet 24,7 metrelik EO’lar ile gerçekleştirilmiştir. EO rotası, 4 farklı bölgeye ayrılmış ve her bölge için enerji tüketimi ve bu tüketime karşılık gelen dış ortam sıcaklığının analizi regresyon teknikleri kullanılarak elde edilmiştir. İlk olarak enerji tüketim modeli oluşturularak her bölge için sürüş çevrimi hesaplanmıştır. Daha sonra tüm rota için sürüş çevrimi oluşturulmuş ve rotadaki enerji tüketimi matematiksel model olarak ifade edilmiştir. Rotanın tamamının hesaplamalarında Trilayered Neural Network (TNN) en iyi sonucu vermiştir. Son olarak SeaHorse optimizasyon yöntemi kullanılarak TNN sonucunda elde edilen matematiksel model yeniden ele alınmıştır. Rotanın tamamı (R) için analizler göz önüne alındığında en verimli tüketimin 3,02 kWh/km olduğu ve bu tüketim değerinin 21,5oC sıcaklık ile elde edilebileceği hesaplanmıştır. Bu çalışma diğer elektrikli araç üreticilerinin de; araçların farklı iklim şartlarındaki menzillerini belirlemede referans bir çalışma olmuştur.
Keywords : Elektrikli araçlar, enerji tüketimi, yapay zekâ, büyük veri, optimizasyon, regresyon

ORIGINAL ARTICLE URL