Demirçalı, Akif
Loading...
Profile URL
Name Variants
Demircali, Akif Demircalı, Akif Demirçali, Akif
Job Title
Email Address
akifdemircali@pau.edu.tr
Main Affiliation
10.04. Electrical-Electronics Engineering
Status
Current Staff
Website
ORCID ID
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID
Files
No research topics data found.
Sustainable Development Goals
1NO POVERTY
0
Research Products
2ZERO HUNGER
0
Research Products
3GOOD HEALTH AND WELL-BEING
0
Research Products
4QUALITY EDUCATION
0
Research Products
5GENDER EQUALITY
0
Research Products
6CLEAN WATER AND SANITATION
0
Research Products
7AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY
5
Research Products
8DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH
0
Research Products
9INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
0
Research Products
10REDUCED INEQUALITIES
0
Research Products
11SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES
0
Research Products
12RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION
0
Research Products
13CLIMATE ACTION
0
Research Products
14LIFE BELOW WATER
0
Research Products
15LIFE ON LAND
0
Research Products
16PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS
0
Research Products
17PARTNERSHIPS FOR THE GOALS
0
Research Products
Documents
7
Citations
146
h-index
6
Documents
0
Citations
0
No records found in other affiliations.
Scholarly Output
11
Articles
8
Views / Downloads
833/567
Supervised MSc Theses
2
Supervised PhD Theses
1
WoS Citation Count
124
Scopus Citation Count
146
Patents
0
Projects
0
WoS Citations per Publication
11.27
Scopus Citations per Publication
13.27
Open Access Source
3
Supervised Theses
3
| Journal | Count |
|---|---|
| Computers and Electrical Engineering | 1 |
| Electric Power Components and Systems | 1 |
| Electric Power Systems Research | 1 |
| International Journal of Energy Research | 1 |
| International Journal Of Energy Research | 1 |
Current Page: 1 / 2
Scopus Quartile Distribution
Competency Cloud
11 results
Scholarly Output Search Results
Now showing 1 - 10 of 11
Article Design and Performance Evaluation of a Predictive Functional Controller for Automatic Voltage Regulator System(Pergamon-Elsevier Science Ltd, 2026-05) Demircali, Akif; Tumbek, Mustafa; Koroglu, SelimSynchronous generators are highly susceptible to network load dynamics and fault events, which cause output voltage fluctuations. Maintaining a constant output voltage is essential to prevent system damage, making Automatic Voltage Regulators (AVRs) necessary. This study introduces a novel AVR approach using a Predictive Functional Controller (PFC) to regulate a synchronous generator's voltage. The research adheres to real-time operating limit values specified in IEEE standards for the controller and exciter. The PFC's performance is comprehensively evaluated and compared against three other control techniques: classical PID, PID RSA, and Model Predictive Control (MPC). Using criteria like overshoot, rise time, settling time and figure of demerit, the study concludes that the PFC control method demonstrates optimal performance across transient, robust, and sensitivity analyses.Article Citation - WoS: 35Citation - Scopus: 43Influence of the temperature on energy management in battery-ultracapacitor electric vehicles(Elsevier Ltd, 2018-03) Demircali, Akif; Sergeant, Peter; Koroglu, Selim; Kesler, Selami; Ozturk, Erkan; Tumbek, MustafaEnergy management strategies for an electric vehicle (EV) with multiple power sources have been widely described in literature. The investigated energy sources are batteries, ultracapacitors, fuel cells, flywheels and solar panels. The management strategy decides how to combine two or more sources in an optimal way. However, the behavior of these sources and also the behavior of the electric drives depend on their temperature. Moreover, the temperature can have extreme values in automotive applications and affect the energy management task. In this paper, to investigate the temperature effect on battery/ultracapacitor powered EV, temperature dependent models are presented for these storage components, as well as for the drive train components itself: power electronics and motor. The average motor iron loss and ultracapacitor loss tend to decrease with increasing temperature, while the average motor copper loss and power electronics loss tend to increase with increasing temperature. These two opposing trends cause the total loss of the drive train to have a rather small variation with temperature for the considered EV and in the considered temperature range. By consequence, the energy management strategy of the EV does not have to depend on the temperature in order to obtain maximal efficiency. © 2017 Elsevier LtdArticle Citation - WoS: 5Citation - Scopus: 6Energy management system optimization for battery- ultracapacitor powered electric vehicle(Engineering and Scientific Research Groups, 2017) Köroglu, Selim; Demirçalı, Akif; Kesler, Selami; Sergeant, P.; Öztürk, Erkan; Tümbek, MustafaEnergy usage and environment pollution in the transportation are major problems of today's world. Although electric vehicles are promising solutions to these problems, their energy management methods are complicated and need to be improved for the extensive usage. In this work, the heuristic optimization methods; Differential Evolution Algorithm, Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization, are used to provide an optimal energy management system for a battery/ultracapacitor powered electric vehicle without prior knowledge of the drive cycle. The proposed scheme has been simulated in Matlab and applied on the ECE driving cycle. The differences between optimization methods are compared with reproducible and measurable error criteria. Results and the comparisons show the effectiveness and the practicality of the applied methods for the energy management problem of the multi-source electric vehicles. © JES 2017.Article Citation - WoS: 23Citation - Scopus: 22Jaya algorithm-based energy management system for battery- and ultracapacitor-powered ultralight electric vehicle(John Wiley and Sons Ltd, 2020-05) Demircali, Akif; Koroglu, SelimTo improve the driving performance of the electric vehicles, batteries or ultracapacitors (UCs) are frequently preferred in the energizing systems. In hybrid structures with multiple supply sources, an energy management system (EMS) is needed to improve the system efficiency, and to provide the optimum power sharing between a battery and a UC. The purpose of this study is to investigate the effectiveness of the Jaya optimization method for the urban use of the EMS of an ultralight electric vehicle powered by battery/UC. The performance of the proposed method is compared with dynamic programming (DP) that is one of the global optimization methods and particle swarm optimization (PSO) that is one of the other heuristic methods for real-time applications. The simulation results show that Jaya-EMS approached 3.1% to the DP, which yields the optimum result with respect to the total energy loss. In addition, the proposed method yields a loss of less than 1.9% from the PSO-EMS. If all the above situations are considered, the proposed EMS method has less lossy alternative solution for the real-time applications. © 2020 John Wiley & Sons LtdMaster Thesis GÜÇ TRANSFORMATÖRÜ HATALARININ DESTEK VEKTÖR MAKİNELERİ YAKLAŞIMIYLA BELİRLENMESİ(Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2015) Demirçalı, Akif; Selim KöroğluTez çalışmasında, enerji sistemlerinin en önemli ve vazgeçilmez ekipmanlarından biri olan güç transformatörlerinde meydana gelen arızaların tanılanması ve sınıflandırılması destek vektör makineleri (DVM) ile gerçekleştirilmiştir. . Güç transformatörleri hatalarının erken teşhisinde sıklıkla kullanılan ve etkili bir yöntem olan yağda çözünmüş gaz analizi (YGA) yöntemi tanıtılmıştır. Bu yöntemle elde edilen YGA verileri geliştirilen DVM modeli ile sınıflandırılarak modelin performansı incelenmiştir. Geliştirilen modelin hataları daha yüksek doğrulukta tanılayabilmesi için model parametreleri örgü arama (ÖA), genetik algoritma (GA), diferansiyel evrim algoritması (DE) ve parçacık sürü optimizasyonu (PSO) yöntemleri ile optimize edilmiştir. Aynı veri seti üzerinde farklı yöntemlerle optimize edilen DVM sınıflandırıcısının hangi yöntem ile daha yüksek doğrulukla sınıflandırma yaptığı gösterilmiştir. Ayrıca akıllı bir yöntem olan DVM’nin klasik YGA değerlendirme yöntemleriyle karşılaştırması yapılmış ve optimizasyon yöntemine bağlı olmaksızın DVM’nin klasik yöntemlerden daha yüksek doğruluk oranı ile güç transformatörü hatalarını tanılayabildiği gösterilmiştir. Benzetim sonuçları göstermiştir ki, parçacık sürü optimizasyonu algoritması ile optimize edilen DVM diğer yöntemlere göre daha kısa sürede ve daha yüksek doğruluk oranı ile güç transformatörü hata tanılaması yapmıştır. In this thesis, support vector machine (SVM) is used for the fault diagnosis and classification of power transformer; one of the most substantial and expensive equipment in power systems. Effective and widely used dissolved gases analysis (DGA) technique is presented for the early detection of power transformer faults. Obtained DGA data with this method is classified with proposed SVM model to investigate the performance of the model. The model parameters are optimized with grid search method (GS), genetic algorithm (GA), differential evolution algorithm (DE) and particle swarm optimization (PSO) algorithm for higher diagnostic accuracy. It is presented which method is the most effective for the fault classification on the same data set. Moreover, SVM, an artificial intelligence method, is compared with classical DGA assessment techniques and it is found that SVM has better diagnostic accuracy from classical methods without depending on optimization method. Simulation results indicate that support vector machine optimized with particle swarm optimization method diagnose the fault more quickly and with higher diagnostic accuracy than the others.Master Thesis Güneş enerjisi santrali tasarım programları ve yapay zeka yardımıyla üretim tahminlerinin gerçek üretim değerleri ile karşılaştırılması: Çivril örneği(2024) Keskin, Ahmet; Demirçalı, AkifGüneş enerji sistemleri, erişilebilirlik ve uygun maliyetiyle ulusal pazarda öne çıkarak yatırımcıların ilgisini çekmektedir. Kurulumdan önce, sistem gücü ve bölgenin coğrafi verileri simülasyon yazılımlarında işlenerek yıllık üretim tahminleri yapılır. Ancak bu yazılımlar, veri güncelliğini koruyamaması ve santral kayıplarını hesaba katmaması nedeniyle tahminlerde sapmalar yaşatabilir. Bu durumda yapay zeka modelleri devreye girerek daha doğru üretim tahminleri sağlayabilir. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleriyle meteorolojik verilerin yapay zeka tarafından işlenmesi, tahmin performansını artırmaktadır. Bu tezde ekstrem gradyan artırma (XGBoost), destek vektör regresyonu (SVR), çok katmanlı algılayıcı (MLP) ve uzun kısa süreli bellek (LSTM) modelleri kullanılarak fotovoltaik (FV) sistemlerin elektrik üretim tahminleri analiz edilmiş; elde edilen sonuçlar, PVSOL ve PVSYST gibi yaygın simülasyon yazılımlarıyla karşılaştırılmıştır. Gerçek üretim verileriyle yapılan değerlendirmeler, MLP ve XGBoost modellerinin düşük hata oranları ve yüksek doğruluk katsayısıyla daha güvenilir sonuçlar sunduğunu göstermiştir. Makine öğrenmesi yöntemleri, çevresel değişkenlere duyarlılığı sayesinde saha koşullarına daha uygun tahminler yaparken, PVSOL ve PVSYST yazılımlarının %2-10 arası sapma ile çalıştığı tespit edilmiştir. Bu bulgular, yapay zeka yöntemlerinin daha doğru üretim tahminleri için etkin bir alternatif olduğunu ortaya koymaktadır.Article Citation - WoS: 39Citation - Scopus: 46Fault diagnosis of oil-immersed power transformers using common vector approach(Elsevier Ltd, 2020-07) Kirkbas, Ali; Demircali, Akif; Koroglu, Selim; Kizilkaya, AydinThis paper considers the problem of classifying power transformer faults in the incipient stage by using dissolved gas analysis (DGA) data. To solve this problem with high accuracy, we propose to use the common vector approach (CVA) that is a successful classifier when the number of data is insufficient. The feature vector required for the training and testing phases of the CVA is established by using both raw dissolved gas analysis data and some characteristics extracted from this data. The performance of the proposed method is evaluated over DGA data sets supplied from the Turkish Electricity Transmission Company and is compared with some conventional and intelligent methods in terms of classification accuracy and training/testing duration. The achieved results show that the proposed method exhibits superior performance than that of the other methods compared in the meaning of both diagnosis accuracy and computational time. Analysis performed on the physical faults, where the transformers fault types are verified with the electrical test methods, confirms the validity and reliability of the proposed method, as well. Being free from parameter settings is another advantage of this method for using it in online oil-gas analysis applications. © 2020 Elsevier B.V.Article Citation - WoS: 9Citation - Scopus: 8Modular energy management system with Jaya algorithm for hybrid energy storage in electric vehicles(Wiley, 2022-03-17) Demircali, Akif; Koroglu, SelimIncreasing the energy efficiency in hybrid energy storage-based electric vehicles is among the important research areas. Energy sharing in such vehicles is possible with an efficient and optimum energy management system. In this study, a Jaya-based modular energy management system is proposed to optimize power sharing between battery and ultracapacitor for an electric vehicle. In this system, battery is connected to DC bus directly, and ultracapacitor is connected via a bidirectional DC-DC converter. This converter provides the power flow between the DC bus and the ultracapacitor as well as perform the proposed energy management system algorithm. The designed modular energy management system has the feature of being easily integrated into a battery-only electric vehicle, and two-way power transfer between the battery and the ultracapacitor has been successfully achieved. At the same time, real-time implementation of Jaya-based energy management system is experimentally tested for the first time and compared to rule-based energy management system. The proposed Jaya-based energy management system reduces the total loss amount by 24.5% and the battery current root mean square value by 28.8% compared to the rule-based method. The results show that the proposed method can be successfully applied for real-time energy management system applications.Doctoral Thesis Elektrikli araçlar için modüler enerji yönetim sistemi tasarlanması ve gerçeklenmesi(Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2021) Demirçalı, Akif; Köroğlu, SelimPetrol fiyatları ve çevresel kaygılar gibi sebeplerle elektrikli araçların kullanımı gün geçtikçe artmaktadır. Elektrikli araçlarda araç verimini en çok etkileyen enerji depolama birimleri ve bu birimlerin birlikte kullanımı konusu tüm açılardan incelenmektedir. Günümüzdeki enerji depolama birimlerinden batarya, ultrakapasitör (UC), yakıt hücresi, volan ve güneş paneli gibi birimlerin hiçbiri elektrikli aracın tüm koşullardaki ihtiyaçlarını karşılamak için yeterli değildir. Dolayısıyla bu birimlerden iki ya da daha fazlasının bir arada kullanımı kabul edilen ve yaygın bir çözüm olarak karşımıza çıkmaktadır. Aracın ihtiyaç duyduğu yüksek enerji yoğunluğunun batarya ya da yakıt hücresinden ve yüksek güç yoğunluğunun da UC ya da volan gibi bileşenlerden sağlanması hedeflenmektedir. Böylelikle, tüm bu bileşenlerin zayıf yönlerinin kullanılan diğer bileşenin güçlü özellikleri ile giderilmesi sağlanmaktadır. Fakat iki enerji depolama biriminin bir arada kullanımı tüm detaylarıyla iyi bir tasarım yapılmasını gerektirmektedir. Bu tez çalışması ile birlikte gerçek zamanlı uygulanabilen, enerji verimliliğini sağlayan ve modüler bir enerji yönetim sistemi (EYS) tasarlanmıştır. Tasarlanan EYS ile birlikte araçta yer alan batarya ve UC’den en yüksek düzeyde fayda sağlanması amaçlanmıştır. Gerçekleştirilen EYS sistemi Jaya optimizasyon yöntemine dayanan gerçek zamanlı olarak en uygun kararların verilmesini sağlayan bir sistemdir. Oluşturulan sistemde UC’nin istenilen anda istenilen şekilde davranabilmesini gerçekleştirmek için çift yönlü seri rezonans dönüştürücü tasarımı gerçekleştirilmiştir. Böylelikle EYS’nin vereceği şarj ve deşarj kararlarının büyük bir verimle ve hızla uygulanması sağlanmıştır. Önerilen yöntemin test edilmesi için bir deney düzeneği hazırlanmış ve EYS’nin performansı incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar kural tabanlı EYS ile karşılaştırılmış ve önerilen yöntemin enerji kullanımında ortaya koyduğu fayda gösterilmiştir.Article The use of statistical methods in the evaluation of power transformer faults with frequency response analysis(Gazi Univ, Fac Engineering Architecture, 2022-02-28) Koroglu, Selim; Yildiz, Mustafa; Demircali, Akif; Cetin, EnginPurpose: The purpose of this study is to present principal of the FRA and to explain indexes used for statistical interpretation of the results on the real example cases. Theory and Methods: In this study, FRA method, which is one of the new generation test methods used in diagnosis of power transformer faults, is discussed. Statistical indices used in the evaluation of FRA results are introduced and comparisons are made according to various criteria. FRA test results of two real cases are evaluated both with statistical methods and experimentally. Results: The obtained experimental results showed that; residual magnetism and measuring direction is significantly influence of the FRA test results. In addition, statistical methods; Correlation Coefficient (CC), Cross Correlation Function (CCF), Standard Deviation (SD), Absolute Sum of Logarithmic Error (ASLE), Absolute Average Difference (DABS), Standard Difference Area (SDA), and Lin's Concordance Coefficient (LCC) are successfully applied as numerical index in the evaluation of FRA test results for diagnosis of the power transformer faults. Considering all these situations, expert knowledge is required in the interpretation of FRA results as well statistical methods can be used. Conclusion: FRA gives more sensitive and successful results than other electrical tests in the diagnosis of winding faults in transformers and structural dislocation in the core, especially in determining the structural movement that may occurs in windings and core.