The depletion of fossil fuels, high oil prices and environmental pollution have led to the development of new, cleaner energy-based technologies in transport electrification. Nowadays, different types of electric vehicles (EVs) available in the market, such as hybrid, plug-in hybrid and battery electric vehicles. Among these types, battery based electric vehicle, plug-in hybrid electric vehicles needs electricity to charge the battery. The charging of EVs has an impact on the power system when great numbers of EVs connected to the grid. Besides, insufficient charging infrastructure and high charging demand in a specific time will cause a challenge. This dissertation has been proposed as a two phase comprehensive solution to tackle this problem. Firstly, EV charging infrastructure planning model and second, smart charging management strategy have been presented. In the first phase, a new planning method for EV charging infrastructure is proposed. Queue theory (QT) and analytic hierarchy process (AHP) optimization methods are used to develop a combined model to optimize the number of charging units and to choose their optimal locations in the selected region. A case study is performed to show the suitability of the proposed model for finding the optimum location and the number of charging stations by evaluating survey data, which reflects driver profiles, parking areas, substation locations and substations loading data. Charging infrastructure planning is not solely sufficient to provide a comprehensive solution for EVs in the long term. Thus, a new smart charging management strategy is needed to meet the demands of power grid, system operator and drivers. Smart charging management strategy is proposed through application of shortest way algorithm, parking space and power capacity control. The developed charging management strategy is ensured by routing EVs to the most suitable charge point with energy efficiently and also it makes the cheapest cost charging schedules of EVs with dynamic pricing mechanism. The proposed strategy considers the substation loading data, power losses, voltage fluctuation, and behavior of drivers and tries to prevent the overloading of transformers. Within the scope of the dissertation, the proposed model and obtained results are discussed in detail. For the performance evaluation of the proposed model, a case study in the Davutpasa campus area of Yildiz Technical University, Istanbul, Turkey is conducted. A case study is performed to show the suitability of the proposed model for finding the optimum location, the number of charging stations and smart charging strategy by evaluating actual data.

Fosil yakıtların hızla tükenmesi, artan petrol fiyatları ve çevresel kirliliklerinden dolayı yeni araç teknolojileri ile birlikte çevreye daha duyarlı olan elektrikli ulaşım araçlarına olan ilgi hızla artmaktadır. Günümüzde hibrit, şarj edilebilir hibrit, tümü elektrikli gibi birçok farklı elektrikli araç çeşidi bulunmaktadır. Son yıllarda özellikle dışarıdan şarj edilebilir elektrikli araçlar (EA) üzerine çalışmalar yoğunluk kazanmıştır ve bu araçların gelecekte çok yaygın kullanılması beklenmektedir. Ancak çok sayıdaki EA'ın şarj ihtiyacının karşılanması ve şarj olurken elektrik şebekesine olası etkilerinin araştırılması ve muhtemel problemlere şimdiden çözüm üretilmesi gerekmektedir. Hazırlanan tez çalışması, EA şarj altyapısı planlaması ve akıllı şarj yönetim sistemi ile EA kullanıcıları ve elektrik şebekesinin beklentilerini karşılayacak kapsamlı bir çözüm önerisi sunmaktadır. Tez çalışması iki ana kısımdan oluşmaktadır. Birinci kısımda, elektrik şebekesinin ve EA kullanıcılarının herhangi bir sorun yaşamadan kullanımlarına devam edebilmeleri için, Kuyruk teorisi (KT) ve Analitik hiyerarşik süreç (AHS) yöntemleri birlikte kullanılarak oluşturulan esnek yapı sayesinde, optimum şarj ünitesi sayısı tespit edilmiş ve bu ünitelerin konumlandırılması gerçekleştirilmiştir. Şarj altyapısının tasarlanmasında araç kullanıcılarının sürüş profilleri, kullanım alışkanlıkları, otoparkların kullanıcı profilleri, doluluk oranları ve konumları, trafo merkezlerinin konumu ve yüklenme eğrileri ile araç kullanıcı anketleri dikkate alınmıştır. EA şarj talebinde bulunacak kullanıcıların sayısının, enerji miktarının ve zamanının çok değişken olduğu dikkate alındığında şebekenin ve EA kullanıcılarının şarj istasyonlarından sorunsuz yararlanmaları için elektrik şebekesinin, EA kullanıcılarının ve sistem yöneticilerinin taleplerini aynı anda karşılayacak akıllı bir şarj yönetimine ihtiyaç vardır. Çözüm olarak tezin ikinci kısmında çok amaçlı - çok kriterli amaç fonksiyonlarından oluşturulan Akıllı Şarj Yönetim Sistemi (AŞYS) algoritması geliştirilmiştir. Akıllı şarj yönetimi ile EA kullanıcıları kendilerine en uygun şarj istasyonuna enerji-etkin şekilde yönlendirilecek, dinamik fiyatlandırma ile araçlar daha ucuz bir şekilde şarj edilebilecektir. EA kullanıcıları en uygun şarj istasyonuna yönlendirilirken AŞYS algoritması sayesinde elektrik şebekesi enerji kalitesinin bozulmaması, pik yüklerin artırılmaması, gerilim dalgalanmaların ve kayıpların azaltılması ile enerji sağlayıcılarının bu durumdan daha az etkilenmesi hedeflenmiştir. Çalışmanın bir bölgede gerçek veriler ile sınanması ve elde edilen sonuçların analiz edilerek tekrar değerlendirme yapılabilmesi amacıyla Yıldız Teknik Üniversitesi Davutpaşa Yerleşkesi uygulama bölgesi olarak seçilmiştir. Tezde önerilen kapsamlı yapı sayesinde gerçek veriler kullanılarak yapılan simülasyon çalışmalarında amaçlara uygun sonuçlar elde edilmiş, farklı senaryolar ile birlikte karşılaştırmalar yapılarak, sonuçlar analiz edilmiş ve çözüm önerileri sunulmuştur.