- Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
- Ejosat Special Issue: (HORA) Special Issue
- Tren Frenleme Enerjisinin Maksimum Geri Kazanımı İçin Zaman-Planı Optimizasyonu
Tren Frenleme Enerjisinin Maksimum Geri Kazanımı İçin Zaman-Planı Optimizasyonu
Authors : Büşra Tural, Metin Turan
Pages : 1-9
Doi:10.31590/ejosat.778644
View : 10 | Download : 5
Publication Date : 2020-08-15
Article Type : Research
Abstract :Bu makalede, Metro İstanbul araçlarında kullanılması için zaman planı oluşturularak maksimum enerji kazanımının optimize edilmesine yönelik yapılan araştırma sonuçları paylaşılmıştır. Bu çalışma ile amaçlanan rejeneratif enerji ile enerji kazanımı elde ederek enerji tasarrufu sağlamaktır. Rejeneratif enerji ile sağlanan enerji kazanımı, elektromanyetik frenleme yapan trenlerin ürettiği enerjiyi hatta bulunan ve hareket etmeye hazır durumunda olan diğer trenlere aktarması ilkesine dayanmaktadır. Trenin frenlemesi esnasında kinetik enerji açığa çıkar ve bu enerji elektrik enerjisine dönüştürülür, elektrik enerjisine dönüşen bu enerji katenere geri iletilir. Katener de hatta alıcı durumunda bulunan diğer bir trene bu enerjiyi iletir ve böylelikle hatta alıcı durumundaki tren bu enerjiyi kullanması ile enerji kazanımı sağlanmış olur. Rejeneratif frenleme enerjisinden en etkin bir şekilde yararlanmanın yollarından biri zaman-planı en iyileştirmesi (optimizasyonu) uygulanmasıdır. Zaman-planı en iyileştirilmesi yapılarak maksimum enerji kazanımı sağlayacak istasyon bekleme süreleri bulunur. Trenlerin istasyondaki en uygun bekleme sürelerini bulmak için bu çalışmada genetik algoritma kullanılmıştır. Genetik algoritma, çok boyutlu ve karmaşık arama uzayında en iyinin hayatta kalması ilkesine dayanan arama ve en iyileme yöntemidir. Genetik algoritmalar, evrimsel süreci bilgisayar ortamında taklit ederek problemlerin çözümünü ararlar. Başlangıç bireyleri tanımlanan kısıtlamalara dikkat edilerek rastgele oluşturulmuştur. Uygunluk fonksiyonu en iyileştirilmiş zaman-planını verecek bekleme sürelerini içeren bireyin değerlendirmesi amacıyla kullanılmaktadır. Her yeni nesilde daha iyi bireyler elde etmek üzere, farklı yöntem ve oranlarda elitizm, çaprazlama ve mutasyon operatörleri uygulanmıştır. Optimizasyonun nihai haline ulaşması iterasyon sayısı ile sınırlandırılmıştır. Gerçekleştirilen çalışma referans olarak alınan çalışmaya kıyasla %30 oranında daha iyi sonuç elde etmiştir. Referans makalede %60 oranında olan enerji kazanımının, bu çalışma ile %78 oranına kadar çıkartılabildiği gözlemlenmiştir.Keywords : Yeniden Enerji Kazanımı, Metro Zaman Planı, Genetik Algoritma