Elektrikli araç şarj istasyonlarının konum ve şarj zamanı açısından optimizasyonu - Molla, Achmet (Bursa Teknik Üniversitesi, 2025)
Elektrikli araçların enerji sistemlerine entegrasyonu, dağıtım şebekeleri üzerinde yeni yük profilleri oluşturarak planlama ve işletme açısından çeşitli zorlukları beraberinde getirmektedir. Bu tez çalışmasında elektrikli araç şarj istasyonlarının dağıtım sistemine entegrasyonunun sistem kayıpları üzerindeki etkileri değerlendirilmiş, konumsal ve zamansal optimizasyon yaklaşımları kullanılarak toplam aktif güç kayıplarını en aza indirmeye yönelik bir yöntem önerilmiştir. Çalışma IEEE 33 baralı test sistemi temel alınarak gerçekleştirilmiştir. İlk aşamada farklı sayıda EAŞİ'lerin sisteme rastgele yerleştirildiği senaryolar oluşturulmuş ve her bir durumda oluşan kayıplar hesaplanmıştır. Rastgele yerleşim sonucunda gözlemlenen kayıp artışlarına karşılık Parçacık Sürüsü Optimizasyonu algoritması kullanılarak EAŞİ'lerin en uygun konumları belirlenmiş ve bu yerleşimlerle sistem kayıplarında önemli azalmalar sağlanmıştır. Elde edilen PSO sonuçları sonrasında aynı problem Genetik Algoritma ile çözülerek karşılaştırılmış ve her iki sistemin de 1 bara hariç aynı baraları seçtiği gözlemlenmiştir. GA ile çözülen yöntemde daha az kayıp elde edilmiştir. İkinci aşamada zamana bağlı bir şarj senaryosu geliştirilmiştir. 24 saat içerisinde her aracın 8 saat boyunca şarjda kalması varsayımı altında Genetik Algoritma yardımıyla her bir EAŞİ için en uygun şarj zaman dilimleri belirlenmiştir. Bu süreçte GA ile daha önce belirlenen baralardaki sabit EAŞİ konumları esas alınmış ve her bir şarj noktasına fotovoltaik (PV) üretim ünitesi eklenmiştir. Bu yaklaşım sayesinde hem yenilenebilir enerji kullanımı teşvik edilmiş hem de şebeke üzerindeki yük dengelenmiştir. GA ile elde edilen ideal zaman dilimi senaryoları, sabit ve rastgele 8 saatlik şarj modelleriyle karşılaştırılmış ve kayıpların önemli ölçüde azaldığı gözlemlenmiştir. Sonuç olarak hem EAŞİ konumlarının hem de şarj zamanlamasının eş zamanlı optimize edilmesinin dağıtım sistemlerinde kayıpları azaltma ve gerilim profilini iyileştirme açısından önemli kazanımlar sağladığını ortaya koymuştur. Bu tez, PSO ve GA gibi sezgisel algoritmaların elektrikli araç şarj altyapısı planlamasında etkin biçimde kullanılabileceğini göstermekte ve gelecekteki akıllı şebeke uygulamaları için temel bir model sunmaktadır.

The integration of electric vehicles (EVs) into power systems introduces new load patterns, creating significant challenges for the planning and operation of distribution networks. This thesis investigates the technical impacts of Electric Vehicle Charging Stations (EVCS) on distribution systems and proposes an optimization-based approach to minimize total active power losses through spatial and temporal planning. The study is conducted using the IEEE 33-bus test system as the modeling framework. In the first phase, five different scenarios were developed by randomly placing EVCS units on the network, beginning with five charging stations and reducing the number progressively down to one. For each case, total power losses were calculated. It was observed that random placement leads to substantial increases in system losses. To address this, the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm was applied to determine the optimal EVCS locations, resulting in significantly lower losses. These PSO results were compared with those obtained using the Genetic Algorithm (GA), and it was found that both algorithms identified the same optimal bus locations, validating the robustness of the proposed approach. In the second phase, a time-based charging scenario was introduced. Assuming each vehicle charges for 8 hours within a 24-hour period, the GA was used to determine the most suitable charging intervals for each EVCS. During this analysis, the EVCS locations obtained from the PSO algorithm were kept fixed. Furthermore, a photovoltaic (PV) generation unit was integrated at each charging station to alleviate the load on the grid and support renewable energy utilization. The optimal charging schedules derived by GA were then compared with fixed 8-hour charging profiles, demonstrating that the optimized schedules led to significantly lower power losses. The results of this study highlight that simultaneous optimization of both spatial placement and temporal operation of EVCS units can lead to considerable improvements in power loss reduction and voltage profile regulation within distribution systems. This thesis demonstrates that heuristic algorithms such as PSO and GA can be effectively utilized for intelligent planning of EV charging infrastructure and offers a practical foundation for future smart grid applications.
Optimization of electric vehicle charging stations in terms of location and charging time
Keywords: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği; Electrical and Electronics Engineering