Geri Dön

Load sharing strategy using intelligent controller of hybrid vehicle with fuel cell, battery and ultra-capacitor energy storage

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 787276
  2. Yazar: MUSTAFA ASSIM MOHAMMED KAMOONA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖMER CİHAN KIVANÇ, DR. ÖĞR. ÜYESİ ODAY ALİ AHMED
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Akıllı denetim, Bulanık denetim, Elektrikli araçlar, Parçacık sürü optimizasyonu, Yapay sinir ağları, Intelligent control, Fuzzy control, Electric vehicles, Particle swarm optimization, Artificial neural networks
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Okan Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, yakıt hücresi, pil ve ultra kapasitör entegreli hidrojen yakıt hücreli hibrit elektrikli araçlar için yüksek dinamik yanıta ulaşmak ve enerji depolama kaynaklarının yüksek verimliliğini korumak için akıllı bir kontrolör önerilmiştir. Geliştirilen kontrolör, önerilen sistemin güç akışını, hidrojen yakıt hücreli hibrit elektrikli araçlar için optimal olacak şekilde akıllı bir izlemede yönetir. Bu çalışmanın başarısı bir Enerji yönetim sistemi (EMS) ile ilgilidir; bu sayede üç güç kaynağının mekanizma performansları ile yüksek verimde çalışmasını sağlamak için verimli yönetim geliştirilmiş ve kullanılmıştır. Bu çalışmada, her bir güç kaynağının hızlı dinamik tepkisini korurken, bu üç güç kaynağı arasındaki dağılımın kontrol edilmesi ve yüke verimli, güvenilirlik ve memnuniyet olarak beslenmesi sağlanmıştır. Bulanık Mantık Denetleyicisi (FLC) ve Yapay Sinir Ağları (YSA), EMS gereksinimlerini karşılamak ve yük güç taleplerini verimli bir şekilde karşılamak ve daha az hidrojen tüketimi kullanmak için kullanılır. Ayrıca, önerilen Dalgacık Sinir Ağı ve Tekrarlayan Dalgacık Sinir Ağı'nın kontrol stratejileri, sırasıyla WNN-PI ve RWNN-PI olarak adlandırılan PI denetleyicisi ile bağlantılıdır; bu sayede parametreleri Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) algoritması kullanılarak ayarlanır. Kontrol stratejileri, yakıt hücresinin ve pilin çıkışını kontrol eden ve DC barasının istenen voltaj seviyesini sağlayan ve aynı zamanda enerjiyi muhafaza eden güç koşullandırma birimi dönüştürücüleri ile pil ve ultra kapasitör şarj durumunu (SOC) dikkate almak için kullanılır. 300 voltta kararlı voltaj. Önerilen sistemin ADVISOR Simülatörü kullanılarak test edilmesi için çeşitli araç sürüş çevrimleri uygulanırken, sistemin analiz ve değerlendirmeleri MATLAB/Simulink ortamında yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

An intelligent controller is proposed in this work for hydrogen fuel cell hybrid electric vehicles that integrated battery, fuel cell, and ultracapacitor to reach a high dynamic response and keep high efficiency of energy storage resources. The developed controller manages the power flow of the proposed system in an intelligent tracking to be optimal for hydrogen fuel cell hybrid electric vehicles. An effective management system has been developed and put into use to ensure that three power sources are functioning with high efficiency and optimum mechanism performance since the success of this project depends on an energy management system (EMS). In this work controlling the distribution between those three power sources and feeding into the load as efficiently, reliability and satisfaction, while, keeping fast dynamic response of each power source. The Fuzzy Logic Controller (FLC) and the Artificial Neural Networks (ANNs) are employed to meet the EMS requirements and efficiently meet the load power demands as well as use less hydrogen consumption. Moreover, the control strategies of the proposed Wavelet Neural Network and Recurrent Wavelet Neural Network are linked with the PI controller, where called as WNN-PI and RWNN-PI respectively; whereby their parameters are tuned by using the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. The control strategies are employed for considering the battery and ultra-capacitor state-of-charge (SOC) with power conditioning unit converters that control the output of fuel cell and battery and provide the desired voltage level of the DC bus as well as keep the voltage stable at 300 volts. Analysis and evaluations of the system have been done by MATLAB/Simulink environment while various vehicle driving cycles have been applied to test the proposed system by using ADVISOR Simulator.)

Benzer Tezler

  1. Helisel yayların statik karakteristiklerini ölçme ve kontrol etme cihazının tasarımı ve imalatı

    Design and manufacture of a device measuringand controlling the static characteristics of helical springs

    MUAMMER MUSULLUOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Makine MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FEVZİ ERCAN

  2. Ülkemizdeki çeşitli büyüklükteki yerleşim merkezlerinde uygulanabilecek kültür yapısı planlama modeli

    The Planning model of the cultural building which applicable at different size of settlement center

    MUSTAFA İNCESAKAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UMUR ERKMEN

  3. Computer aided design of lumped and distributed broadband matching and filtering networks

    Başlık çevirisi yok

    ADNAN KÖKSAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1987

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NEVZAT YILDIRIM

  4. Ankara koşullarında sulanabilir 10 hektarlık bir tarım işletmesi için en uygun mekanizasyon modelinin tespiti

    The Determining of optimum field machinery system for a farm which has 10 hectares irrigable area in Ankara conditions

    MUSTAFA VATANDAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    ZiraatAnkara Üniversitesi

    Tarımsal Mekanizasyon Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. GÜNGÖR YAVUZCAN