Locating charging stations for electric buses

Electric buses have emerged as a crucial component in the transition to low-carbon public transportation systems, owing to their potential to reduce greenhouse gas emissions, mitigate air pollution, and lower urban noise levels. This thesis presents a novel optimization-based spatial planning framework for the deployment of fast-charging stations, designed explicitly for e-bus networks. The primary objective of the proposed model is to facilitate the transition to sustainable public transportation by minimizing the total system cost, which encompasses installation costs, operation and maintenance costs, transportation costs between e-bus routes and charging stations, and infrastructure costs associated with energy distribution lines. To solve the complex optimization problem, this study proposes a binary version of the Walrus Optimization Algorithm (BWAOA), a recently developed nature-inspired metaheuristic technique. The performance of BWAOA is benchmarked against three metaheuristic algorithms, the Arithmetic Optimization Algorithm, the Grey Wolf Optimization, and the Whale Optimization Algorithm, to verify its efficiency and robustness. The proposed model is applied to two real-world case studies based on datasets from Adana, Turkey, which include both public transportation network data and electric power infrastructure data. Experimental results reveal that the BWAOA-based model achieves superior performance in terms of cost minimization, solution stability, and convergence behavior. Additionally, the spatial distribution of selected charging station locations demonstrates improved accessibility for the e-bus network.

Elektrikli otobüsler, sera gazı emisyonlarını azaltma, hava kirliliğini hafifletme ve kentsel gürültü seviyelerini düşürme potansiyelleri nedeniyle düşük karbonlu toplu taşıma sistemlerine geçişte önemli bir bileşen olarak ortaya çıkmıştır. Bu tez, özellikle e-otobüs ağları için tasarlanmış hızlı şarj istasyonlarının dağıtımı için yeni bir optimizasyon tabanlı mekansal planlama çerçevesi sunmaktadır. Önerilen modelin temel amacı, kurulum maliyetleri, işletme ve bakım maliyetleri, e-otobüs güzergahları ile şarj istasyonları arasındaki ulaşım maliyetleri ve enerji dağıtım hatlarıyla ilişkili altyapı maliyetlerini kapsayan toplam sistem maliyetini en aza indirerek sürdürülebilir toplu taşımacılığa geçişi kolaylaştırmaktır. Karmaşık optimizasyon problemini çözmek için bu çalışma, yakın zamanda geliştirilen doğadan ilham alan bir metasezgisel teknik olan Walrus Optimizasyon Algoritması'nın (BWAOA) ikili bir versiyonunu önermektedir. BWAOA'nın performansı, verimliliğini ve sağlamlığını doğrulamak için Aritmetik Optimizasyon Algoritması, Gri Kurt Optimizasyonu ve Balina Optimizasyon Algoritması olmak üzere üç metasezgisel algoritmaya göre kıyaslanmaktadır. Önerilen model, hem toplu taşıma ağı verilerini hem de elektrik enerjisi altyapısı verilerini içeren Adana, Türkiye'den veri kümelerine dayalı iki gerçek dünya vaka çalışmasına uygulanır. Deneysel sonuçlar, BWAOA tabanlı modelin maliyet minimizasyonu, çözüm kararlılığı ve yakınsama davranışı açısından üstün performans elde ettiğini ortaya koymaktadır. Ek olarak, seçilen şarj istasyonu konumlarının mekansal dağılımı, e-otobüs ağı için iyileştirilmiş erişilebilirliği göstermektedir.