Adaptif ve genetik bulanık kontrol yöntemlerinin batarya-süperkondansatör hibrit enerji sistemleri enerji yönetiminde karşılaştırılması

Elektrikli araçlarda kullanılan enerji depolama sistemlerinin performansı, araç menzilini, enerji verimliliğini ve batarya ömrünü etkilemektedir. Enerji depolama sistemlerinin başarımı kullanılan parçalar, sistem tasarımı gibi faktörlere bağlı olduğu kadar enerji yönetim stratejisine de bağlıdır. Bu tez çalışmasında, lityum-iyon batarya ve süperkondansatörlerin birlikte kullanıldığı hibrit enerji depolama sistemleri için uygun enerji yönetim stratejileri değerlendirilmiştir. Hibrit yapı, bataryaların yüksek enerji yoğunluğu ile süperkondansatörlerin yüksek güç yoğunluğunu bir araya getirerek, ani enerji taleplerine daha hızlı yanıt verilmesini ve batarya üzerindeki yükün azaltılmasını sağlamaktadır. Çalışma kapsamında geliştirilen MATLAB/Simulink tabanlı model aracılığıyla iki farklı kontrol algoritması incelenmiştir. Bu algoritmalar, Adaptif Bulanık Kontrol yöntemi ile Genetik Algoritma tabanlı Bulanık Kontrol yöntemidir. Her iki kontrol stratejisi, batarya ve süper kapasitör arasında enerji paylaşımını görev döngüsü üzerinden yöneterek enerji akışını optimize etmeyi amaçlamaktadır. Uygulanan kontrol yapılarının performansı, enerji verimliliği, batarya akımındaki dalgalanmalar, toplam maliyet değeri gibi ölçütler üzerinden değerlendirilmiştir. Geliştirilen modeller ve gerçekleştirilen analizler hem akademik çalışmalar hem de endüstriyel uygulamalar için yol gösterici niteliktedir. Kullanılan her iki kontrol yöntemi de pasif topolojideki kontrolsüz yönteme göre verimlilik artışı sağlamıştır. Adaptif ve Genetik bulanık algoritmaları karşılaştırıldığında ise genetik bulanık kontrol algoritmasının tüm başarım kriterlerinde daha iyi sonuç verdiği gözlemlenmiştir. Bataryanın bozulma maliyetini ve enerji verimliliği maliyetini birlikte değerlendiren toplam maliyet açısında genetik algoritma pasif bağlantıya göre %29,13 adaptif kontrole göre %24,45 daha iyi bir başarım sergilemiştir