Makine öğrenimi algoritmaları üzerinden bina enerji performansı tahminleme modeli
A predictive model for building energy performance based on machine learning algorithms
Yazar: MERVE ERTOSUN YILDIZ
Danışman: PROF. DR. FİGEN BEYHAN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mimarlık Ana Bilim Dalı / Mimarlık ve Tasarım Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Mimarlık = Architecture

Özet:
Bina sektöründe, artan nüfusun yanı sıra sosyal talep ve hızlı kentleşme gibi diğer faktörler 
nedeniyle enerji talebinin büyük ölçüde arttığı açıktır. Binalara uygulanan enerji verimliliği 
konusu, günümüzün uluslararası enerji politikalarının temel unsurlarından biridir. Özellikle 
konut sektöründe olmak üzere yapı üretimi ve kullanım süreci boyunca ihtiyaç duyulan 
enerji talebindeki belirsizliklerle çözüm getirmesi gerekmektedir. Enerji performansı için 
güvenilir tahmin yöntemlerinin geliştirilmesi, binalarda enerji verimliliğinin sağlanmasında 
önemli ve öncelikli bir araştırma alanı olarak görülmelidir. Veriye dayalı öğrenme imkânı 
sunan makine öğrenimi bina enerji talep tahminlerinde ortaya çıkan belirsizliklerle başa 
çıkmak için uygulanan güncel bir yaklaşımdır. Bu doğrultuda, Türkiye 3. İklim bölgesinde 
yer alan konutların ısıtma ve soğutma yüklerini tahmini sağlayan ve makine öğrenimi 
algoritmalarına dayanan bir model önerisi geliştirilmiştir. Araştırmada önce simülasyon 
programları aracılığı ile konut tipi üzerinden duvar katmanları, plan tipi, yönlenme durumu, 
pencere tipi değiştirilerek 12960 tane senaryo oluşturulmuş ve çalışmanın ilk aşaması 
tamamlanmıştır. Daha sonra bu veri seti ön işlemlerden geçirilerek ısıtma yük tahmini için 
8602; soğutma yük tahmini için 9617 adet örnekleme düşürülmüştür. Tahmin modelleri 
geliştirilirken, doğrusal regresyon, karar ağaçları, destek vektör makineleri ve yapay sinir 
ağı algoritmaları uygulanmıştır. En iyi tahmin performansını gösteren yapay sinir ağları 
modeli ısıtma ve soğutma yükleri için tahmin modeli olarak geliştirilmiştir. Nihai model 
ısıtma yükü için % 90 doğruluk; soğutma yükü için % 98 doğrulukla çalışmıştır. Model 
performansı, oluşturulan farklı senaryolar ile sınanmış ve doğrulanmıştır. Bu araştırma 
makine öğrenimi aracılığı ile enerji performansına yönelik tahminlerin, -yeterli veri 
sağlandığında- yüksek doğrulukla sonuçlanabileceğini ve erken tasarım evresinde tüm proje 
paydaşlarına yol göstericicolabileceğini göstermektedir.

Abstract:
In the building sector, it is clear that energy demand has increased substantially due to the 
growing population as well as other factors such as social demand and rapid urbanization. 
The issue of energy efficiency applied to buildings is one of the critical elements of today's 
international energy policies. It is necessary to resolve the uncertainties in the energy 
demand needed throughout the building production and utilization process, especially in the 
housing sector. Developing reliable prediction methods for energy performance should be 
considered a vital and prioritized research area in ensuring energy efficiency in buildings. 
Machine learning offers data-driven learning and it is a current approach to deal with 
uncertainties in building energy demand forecasting. Accordingly, a model proposal based 
on machine learning algorithms has been developed to estimate the heating and cooling loads 
of residential buildings in the 3rd climate zone of Turkey. The first stage of the study was 
completed by creating 12960 scenarios by changing wall layers, plan type, orientation status, 
and window type through simulation programs. Then, this data set was pre-processed and 
reduced to 8602 samples for heating load estimation and 9617 samples for cooling load 
estimation. While developing prediction models, linear regression, decision trees, support 
vector machine, and artificial neural network algorithms were applied. The artificial neural 
network model with the best prediction performance was developed as a prediction model 
for heating and cooling loads. The final model worked with 90% accuracy for the heating 
load and 98% for the cooling load. The model performance was tested and verified with 
different scenarios. That research shows when accurate parameters and sufficient data are 
provided, predictions of energy performance through machine learning can result in high 
accuracy and guide all project stakeholders in the early design phase.