Yenilikçi Yapay Zeka Algoritması İle Elektrikli Araç Şarjı Hızlanıyor
Elektrikli araç (EV) şarjı, yeni geliştirilen yenilikçi bir yapay zeka algoritması ile daha verimli, maliyet etkin ve güç şebekesinin aşırı yüklenmesini önleyici hale geliyor. Kanada Kraliyet Askeri Koleji’nden (RMC) bir araştırmacı ekibi tarafından geliştirilen bu gerçek zamanlı akıllı çözüm, büyük otoparklar için şarj planlarını optimize ederek hızlı şarj ve enerji mevcudiyetini dengeliyor. Şarjı daha hızlı, ucuz ve erişilebilir hale getirerek, bu yapay zeka destekli algoritma, elektrikli araçların daha yaygın benimsenmesine katkı sağlayabilir. Bu da, emisyonları azaltma ve iklim hedeflerine ulaşma açısından daha temiz bir seçenek sunuyor.
Araştırmanın Önemi
“Elektrikli araçların bir akıllı otoparktaki şarj programını optimize etmek, tüketiciler üzerinde ciddi etkiler yaratıyor. Tüketiciler daha düşük fiyatlar öderken, elektrik kullanımının bol olduğu dönemlerde en iyi şekilde değerlendirilmesi çevreye de fayda sağlıyor,” diyor RMC Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği bölümünden çalışma başyazarı Vincent Roberge.
Elektrikli araçlara duyulan ilgi artarken, şarj istasyonlarının mevcut durumu önemli bir sorun oluşturmaktadır. Bu teknolojinin güç şebekesine olan bağımlılığını yükseklik ile yönetmek, sürücüleri memnun ederken enerji altyapısını da sabit tutmanın anahtarıdır. Özellikle büyük otoparklar içindeki yüzlerce sürücünün aynı anda şarj etmesi gerektiği durumlarda bu kritik hale gelir.
Optimal Şarj Planının Geliştirilmesi
Bu sorunu çözmek amacıyla araştırmacılar, araçların varış ve ayrılma sürelerine, şarj süresine, enerji talebine, saat dilimine göre elektrik maliyetlerine ve şarj hız limitlerine dayalı veri analizi yaparak, şarj programlarını optimize eden bir yapay zeka destekli algoritma geliştirdiler. Bu verileri kullanarak, otoparktaki tüm araçlar için şarj programlarını farklı kombinasyonlarla hesaplayıp, en iyi seçeneği belirleyerek maliyeti minimize ediyor ve şebekeyi aşırı yüklenmekten korunuyor.
Güçlü Donanım Kullanımı
Araştırmacılar, algoritmanın performansını test etmek için farklı elektrikli araç otoparkı boyutlarını simüle ettiler. Öncelikle 20 araçlık küçük bir otopark ile başladılar, ardından 40 ila 500 araç kapasiteli otoparklara kadar modellerini genişlettiler.
Ekip, algoritmayı NVIDIA RTX A6000 GPU’lar kullanarak geliştirdi. Bu GPU’lar, NVIDIA Akademik Hibe Programı aracılığıyla elde edildi. Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) algoritmasını kullanan bu sistem, NVIDIA CUDA destekli GPU paralel işleme sayesinde otomatik ve gerçek zamanlı güncellemelere olanak tanıyor. Roberge, araştırmacıların elektrikli araç şarj zamanlamasını optimize etmek için PSO’yu kullandığını belirtiyor.
“PSO, bağımsız olarak birçok olası çözümü geliştirir. Bu çözümler, GPU’da paralel olarak değerlendirilebilir, bu da optimizasyon süresini büyük ölçüde kısaltır,” diyor Roberge.
Model, çok çekirdekli CPU ve GPU’larda çalışarak, gerçek zamanlı bir performans elde ediyor ve NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti GPU ile 500 araçlık bir otoparkı 30 saniyeden kısa bir sürede optimize edebiliyor. Off-peak saatlerde elektrikli araç şarjını planlayarak, şebekedeki yükü azaltmayı, fosil yakıtlı elektrik santrallerine olan bağımlılığı düşürmeyi ve emisyonları azaltmayı kolaylaştırabiliyor.
Gelecek Çalışmalar
Optimale şarj programları, büyük maliyet gerektiren altyapı yenileşimlerine olan ihtiyacı azaltarak, şebeke istikrarını artırmayı ve güç talebini düşürerek şarj kapasitesini maksimize etmeyi sağlar. Araştırmacılar, ayrıca geniş ölçekli akıllı şebeke optimizasyonu için CUDA ve GPU’ların başka uygulamalarını keşfediyorlar. Yenilenebilir enerji kaynaklarını karşılamak üzere enerji dağıtım ağını yeniden yapılandırma çalışmalarına devam ediyorlar.
“Bu yeniden yapılandırma, enerji talebi veya yenilenebilir enerji üretimindeki dalgalanmalara rağmen dağıtım ağının daima optimize edilmiş bir durumda çalışmasını sağlayacak,” diyor Roberge.
Araştırma detayları için Paralel Çok Çekirdekli İşlemci ve Grafik İşleme Birimi İle Elektrikli Araç Şarj Zamanlamasının Optimizasyonu Üzerine Algoritma başlıklı makaleyi okuyabilirsiniz.