Şehir İçi Raylı Sistem Araçlarında Verimli Dinamik Sürüş Tekniği Modellemesi ve Sürekli Zaman Karınca Kolonisi Algoritması (ACOR) ile Optimizasyonu

Ramazan GÜNGÜNEŞ, Volkan ATEŞ, Ertuğrul ÇAM
{"title":"Şehir İçi Raylı Sistem Araçlarında Verimli Dinamik Sürüş Tekniği Modellemesi ve Sürekli Zaman Karınca Kolonisi Algoritması (ACOR) ile Optimizasyonu","authors":"Ramazan GÜNGÜNEŞ, Volkan ATEŞ, Ertuğrul ÇAM","doi":"10.31466/kfbd.1311789","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Nüfus yoğunluğunun yüksek olduğu şehirlerde raylı sistem (RS) taşımacılığına olan talep sürekli artmaktadır. Artan taleple birlikte bu sistemlerde enerjinin verimli bir şekilde yönetilmesi neredeyse zorunlu hale gelmiştir. Verimli enerji yönetimi hem karbon emisyonlarını hem de işletme maliyetlerini azaltacaktır. Rejeneratif frenleme (RF) ile enerji üretme kabiliyetine sahip RS araçlarda, üretilen RF enerjisinin sisteme en uygun şekilde entegre edilmesi enerji verimliliğine katkı sağlamaktadır. Bu amaçla, bu çalışma RF enerjisi ile desteklenen enerji verimli dinamik sürüş tekniği (EVDST) modelini kullanarak raylı sistemlerde enerjinin verimli bir şekilde yönetilmesini amaçlamaktadır. Modelin optimum tasarımı, RS araçları için yatay kurplu bir hat boyunca boşta çalışma için en uygun hız profillerini ve başlangıç konumlarını seçmeyi ve maksimum enerji verimliliği elde etmeyi amaçlamaktadır. Önerilen model, minimum yolculuk süresi (MYS), minimum çekiş enerjisi tüketimi (MÇET) ve maksimum rejeneratif frenleme enerjisi üretimi (MRFEÜ) gibi tek amaçlı fonksiyonların optimizasyonunu içermektedir. Ayrıca, önerilen model MÇET/MRFEÜ, MÇET/MYS, MRFEÜ/MYS ve MÇET/MRFEÜ/MYS gibi çok amaçlı fonksiyonların optimizasyonunu da kapsamaktadır. Tek amaçlı ve çok amaçlı fonksiyonlar, operasyonel kısıtlamaları ve optimum çalışma bölgelerini keşfetmek için senaryo tabanlı bir şekilde Sürekli Zaman Karınca Kolonisi Optimizasyon Algoritması (ACOR) kullanılarak optimize edilmiştir. Çalışma sonucunda MRFEÜ/MÇET oranında %53,459'luk bir verimlilik elde edilmiştir. Önerilen senaryo tabanlı modelde MÇET için %32,832'lik bir oran elde edilirken, MRFEÜ için %80,060'lık bir oran elde edilmiştir. Gerçekleştirilen çalışma ile literatürdeki sürüş modellerine alternatif olarak kurp yapısının sistem dinamiğine etkisi artırılmış ve daha gerçekçi bir sürüş modeli geliştirilmesi sağlanmıştır. Ayrıca kullanılan yapay zeka optimizasyon tekniği ile literatüre sürüş modeli geliştirilmesi noktasında farklı bir bakış açısı sunarak katkıda bulunmuştur.","PeriodicalId":17795,"journal":{"name":"Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-09-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.31466/kfbd.1311789","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Nüfus yoğunluğunun yüksek olduğu şehirlerde raylı sistem (RS) taşımacılığına olan talep sürekli artmaktadır. Artan taleple birlikte bu sistemlerde enerjinin verimli bir şekilde yönetilmesi neredeyse zorunlu hale gelmiştir. Verimli enerji yönetimi hem karbon emisyonlarını hem de işletme maliyetlerini azaltacaktır. Rejeneratif frenleme (RF) ile enerji üretme kabiliyetine sahip RS araçlarda, üretilen RF enerjisinin sisteme en uygun şekilde entegre edilmesi enerji verimliliğine katkı sağlamaktadır. Bu amaçla, bu çalışma RF enerjisi ile desteklenen enerji verimli dinamik sürüş tekniği (EVDST) modelini kullanarak raylı sistemlerde enerjinin verimli bir şekilde yönetilmesini amaçlamaktadır. Modelin optimum tasarımı, RS araçları için yatay kurplu bir hat boyunca boşta çalışma için en uygun hız profillerini ve başlangıç konumlarını seçmeyi ve maksimum enerji verimliliği elde etmeyi amaçlamaktadır. Önerilen model, minimum yolculuk süresi (MYS), minimum çekiş enerjisi tüketimi (MÇET) ve maksimum rejeneratif frenleme enerjisi üretimi (MRFEÜ) gibi tek amaçlı fonksiyonların optimizasyonunu içermektedir. Ayrıca, önerilen model MÇET/MRFEÜ, MÇET/MYS, MRFEÜ/MYS ve MÇET/MRFEÜ/MYS gibi çok amaçlı fonksiyonların optimizasyonunu da kapsamaktadır. Tek amaçlı ve çok amaçlı fonksiyonlar, operasyonel kısıtlamaları ve optimum çalışma bölgelerini keşfetmek için senaryo tabanlı bir şekilde Sürekli Zaman Karınca Kolonisi Optimizasyon Algoritması (ACOR) kullanılarak optimize edilmiştir. Çalışma sonucunda MRFEÜ/MÇET oranında %53,459'luk bir verimlilik elde edilmiştir. Önerilen senaryo tabanlı modelde MÇET için %32,832'lik bir oran elde edilirken, MRFEÜ için %80,060'lık bir oran elde edilmiştir. Gerçekleştirilen çalışma ile literatürdeki sürüş modellerine alternatif olarak kurp yapısının sistem dinamiğine etkisi artırılmış ve daha gerçekçi bir sürüş modeli geliştirilmesi sağlanmıştır. Ayrıca kullanılan yapay zeka optimizasyon tekniği ile literatüre sürüş modeli geliştirilmesi noktasında farklı bir bakış açısı sunarak katkıda bulunmuştur.
城市轨道交通系统车辆高效动态驾驶技术建模与连续时间蚁群算法(ACOR)优化
在人口密度较高的城市,对轨道系统(RS)运输的需求不断增加。随着需求的不断增加,对这些系统进行高效的能源管理几乎已成为一项强制性任务。高效的能源管理既能减少碳排放,又能降低运营成本。在具有再生制动(RF)能量生成能力的 RS 车辆中,将生成的 RF 能量最适当地整合到系统中有助于提高能源效率。为此,本研究旨在通过使用由射频能量支持的节能动态驾驶技术(EEDST)模型,有效管理轨道系统中的能源。该模型的优化设计旨在为 RS 车辆沿水平弯曲轨道空转选择最佳速度曲线和起始位置,以实现最高能效。所提出的模型包括单一目标函数的优化,如最短行驶时间(MYS)、最小牵引能耗(MTEC)和最大再生制动能耗(MRFEU)。此外,建议的模型还包括多目标函数的优化,如 MCET/MRFEU、MCET/MYS、MRFEU/MYS 和 MCET/MRFEU/MYS。单目标和多目标函数采用连续时间蚁群优化算法 (ACOR) 以基于场景的方式进行优化,以探索运行限制和最佳运行区域。研究结果表明,MRFEU/MÇET 比率的效率达到了 53.459%。在建议的基于情景的模型中,MSET 的比率为 32.832%,而 MRFEU 的比率为 80.060%。作为对文献中驾驶模型的一种替代,增加了曲线结构对系统动态的影响,建立了更符合实际的驾驶模型。此外,由于采用了人工智能优化技术,它为驾驶模型的开发提供了一个不同的视角,从而为文献做出了贡献。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信