Optimal placement of electric vehicle charging stations with multi-criteria decision-making methods

Öz

The transportation sector plays an important role in shaping smart cities. Due to increasing environmental awareness and depletion of fossil fuels, the use of electric vehicles (EV) in the transportation sector is increasing rapidly. In the projection of a carbon-free future, the structuring of well-planned and positioned charging stations is as important as the increase in the number of EVs on the roads. In addition, EVs have longer recharge times than regular vehicles. With metropolitan life and busy lifestyle, people will not have time to spare for long charging times. For this reason, charging stations should be located in the right places and moreover, they should be equipped with a smart charging system. In this study, we focused on charging station infrastructure planning for EVs and Balikesir University Cagis Campus was used as an application model. First of all, the number of incoming and outgoing vehicles obtained, a survey was conducted on the driving habits of the drivers. The obtained survey data were evaluated and the optimum number of charging units to be placed on the campus was determined by queuing theory (QT). Parking lots have been determined as the most suitable points for the distribution of charging units within the campus. Distribution to the parking lots was solved with multi-criteria decision making (MCDM) methods. Criteria such as parking occupancy rates, parking capacities, distance to the transformer center were determined and the criteria were ranked according to their priorities by using the Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) to determine the priorities of these criteria. The performance of each alternative location was evaluated according to the criteria, and the results were compared after ranking the alternatives separately with FAHP, The Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation (PROMETHEE) and Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART).

Anahtar Kelimeler

• Electric vehicles
• charging station placement
• queuing theory
• multi-criteria decision analysis
• FAHP
• SMART
• PROMETHEE

Elektrikli Araç Şarj İstasyonlarının Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Optimal Konumlandırması

Öz

Akıllı şehirlerin şekillendirilmesinde ulaşım sektörü önemli bir rol üstlenmektedir. Artan çevre bilinci ve fosil yakıtların tükenmesi sebebiyle ulaştırma sektöründe elektrikli araçların (EV) kullanımı hızla artmaktadır. Karbonsuz bir gelecek projeksiyonunda yollardaki EV sayılarının artması kadar iyi planlanmış ve konumlandırılmış şarj istasyonlarının yapılandırılması da önemli bir gündemdir. Ayrıca EV’ler normal araçlara göre daha uzun şarj olma sürelerine sahiptir. Metropol hayatı ve yoğun yaşam düzeni ile birlikte insanların uzun şarj sürelerine ayıracak vakti olmayacaktır. Bu sebeple şarj istasyonlarının doğru yerlere konumlandırılması ve dahası akıllı şarj sistemi ile donatılması gerekmektedir. Bu çalışmada, EV’lere yönelik şarj istasyonu altyapısı planlaması üzerine odaklanılmış ve Balıkesir Üniversitesi Çağış Kampüsü uygulama modeli olarak kullanılmıştır. Öncelikle, araç giriş çıkışlarına dair veriler elde edildikten sonra, sürücülerin kullanım alışkanlıklarına dair anket yapılmıştır. Elde edilen anket verileri değerlendirilmiş ve kampüse yerleştirilecek optimum sayıdaki şarj ünite sayısı kuyruk teorisi (KT) ile tespit edilmiştir. Şarj ünitelerinin kampüs içerisinin dağıtımının yapılacağı en uygun noktalar olarak otoparklar belirlenmiştir. Otoparklara dağıtım ise çok kriterli karar verme (ÇKKV) metotları ile çözümlenmiştir. Otopark doluluk oranları, otopark kapasiteleri, trafo merkezine uzaklık gibi kriterler belirlenmiş ve bu kriterlerin önceliklerinin belirlenmesi için Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi (FAHP) kullanılarak kriterler önceliklerine göre sıralanmıştır. Her bir alternatif konumun kriterlere göre performansı değerlendirilerek, alternatiflerin sıralanması FAHP, The Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation (PROMETHEE) ve Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) yöntemleri ile ayrı ayrı yapıldıktan sonra elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Elektrikli araçlar
• şarj istasyonu konumlandırma
• kuyruk teorisi
• çok kriterli karar verme.
• FAHP
• SMART
• PROMETHEE

Kaynakça

1. Afolayan, A. H., Ojokoh, B. A., Adetunmbi, A. O., (2020). Intelligent System and Application, Springer, 2, 144-159.
2. Avdan, E., (2018). Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri ile E-Atık Geri Kazanım Tesisi Yer Seçimi. Yüksek Lisans Tezi, Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, Denizli, 159 s.
3. Awasthi, A., Venkitusamy, K., Padmanaban, S., Selvamuthukumaran, R., Blaabjerg, F., Singh, A. K., (2017). Optimal Planning of Electric Vehicle Charging Station at the Distribution System Using Hybrid Optimization Algorithm. Energy, 133, 70–78.
4. Buckley, J., (1985). Fuzzy Hierarchical Analysis. Fuzzy Sets and Systems, 9, 471.
5. Chen, Y., Okudan, G. E., Riley, D. R., (2010). Decision Support for Construction Method Selection in Concrete Buildings: Prefabrication Adoption and Optimization. Automation in Construction, 19, 665–675.
6. Genç, T., Urfalıoğlu, F., (2013). Çok Kri̇terli̇ Karar Verme Teknikleri ile Türkiye’ nin Ekonomi̇k Performansının Avrupa Birliği Üye Ülkeleri ile Karşılaştırılması. M.U. İktisadi ve Idari Bilimler Dergisi, 35, 329–329.
7. Kırcalı, Ş., (2019). Çok Kriterli Karar Verme Analizi Kullanılarak CBS Tabanlı Güneş Tarlası Yer Seçimi: Antalya İli Örneği. Akdeniz Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı, Antalya, 81s.
8. Konidari, P., Mavrakis, D., (2007). A Multi-Criteria Evaluation Method For Climate Change Mitigation Policy İnstruments. Energy Policy, 35, 6235–6257.

9. Küçükoğlu, S., (2020). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Türkiye’ de Nükleer Santral Kuruluş Yeri Seçimi. İstanbul Ticaret Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı, İstanbul, 138s.
10. Micari, S., Polimeni, A., Napoli, G., Andaloro, L., & Antonucci, V., (2017). Electric Vehicle Charging Infrastructure Planning in a Road Network. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 80, 98–108.
11. Rajabi, F., Jahangiri, M., Molaeifar, H., Honarbakhsh, M., Farhadi, P., (2018). Occupational Stress Among Nurses and Pre-Hospital Emergency Staff: Application of Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) Method. EXCLI Journal, 17, 808–824.
12. Soltani, A., Marandi, E. Z., (2011). Hospital Site Selection Using Two-Stage Fuzzy Multi-Criteria Decision Making Process. Journal of Urban and Environmental Engineering, 5,32-43.
13. Wang, Z., Liu, P., Xin, T., (2010). Optimizing the Quantity of Off-Broad Charger for Whole Vehicle Charging Station. Proceedings - 2010 International Conference on Optoelectronics and Image Processing, ICOIP 2010, 2, 93–96.
14. Xylia, M., Leduc, S., Patrizio, P., Kraxner, F., Silveira, S., (2017). Locating Charging Infrastructure for Electric Buses in Stockholm. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 78, 183–200.
15. Yağcıtekin, B., (2014). Elektrikli Araç Şarj Altyapısı Tasarımı ve Akıllı Şarj Si̇stemi̇n Geli̇şti̇ri̇lmesi̇. Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Elektrik Tesisleri Bilim Dalı, 137s.