Binalarda enerji yönetimi ve enerji kullanım verimliliğini etkileyen faktörlerin yapay zeka teknikleri ile analizi
Energy management in buildings and energy consumption efficiency affecting factors analysis with artificial intelligence techniques
Yazar: İHSAN EROĞLU
Danışman: DOÇ. DR. CEMALETTİN KUBAT
Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2010
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; Enerji = Energy
Dizin: Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Endüstri mühendisliği = Industrial engineering ; Enerji yönetim sistemleri = Energy management systems ; Enerji yönetimi = Energy management ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Ülkemiz, ulusal sürdürülebilir kalkınma stratejisindeki büyüme ihtiyacını gerçekleştirebilmesi için enerji arz güvenliğini sağlamak zorundadır. Ayrıca enerji yaşamın her alanında (ulaşım, ısıtma, soğutma, aydınlatma, elektrikl kullanımı, tarım v.b.) faaliyetlerin yürütülebilmesi için en önemli araçtır. Enerji kaynakları bakımından zengin olmayan ülkemiz enerji ihtiyacının önemli bir kısmını ithal etmek durumundadır (% 74). Bu oran her yıl daha da artmaktadır. Ayrıca enerji verimliliği açısından önemli bir gösterge olan enerji yoğunluğumuzda OECD ülkeleri ortalamasının iki katına yakındır.Binalarda enerji verimliliği, enerji verimliliği çalışmalarının önemli bir alanını oluşturmaktadır. Tüketim fazlalıklarının belirlenebilmesi için, enerji tüketen sistemlerin, teorik tüketim değerleri ile gerçek tüketim değerlerinin karşılaştırılması gerekmektedir.Bu çalışmada binadaki tüketim ihtiyacının, yapay zeka teknikleri kullanılarak (bulanık mantık, yapay sinir ağları) klasik tüketim ihtiyacı hesaplama yöntemlerine göre daha hızlı ve daha kolay hesaplanabileceği gösterilmiştir. Uygulama kısmında ise yıllık ısıtma ihtiyacı için TS825 ısıtma ihtiyacı değerleri ile yapay zeka teknolojileri sonuçları karşılaştırılarak, sonuçların kabul edilebilir olduğu gösterilmiştir.Elde edilen sonuçlara göre, benzer yöntemler kullanılarak tüm enerji tüketim faktörlerinin bir arada hesaplamaya katıldığı ?kara destek sistemleri? ve ?uzman sistemler? geliştirmek mümkün görülmektedir. Geliştirilecek bu sistemler enerji tüketim profillerini ortaya çıkaracak, tüketimdeki problemli noktaları daha hızlı ve kolay tespit etmemize olanak sağlayacak, enerji verimliliği konusunda ülkemize önemli faydalar sağlayacaktır.

Abstract:
Our country, growth in national sustainable development strategy needs to perform to ensure the security of energy supply must. In addition, in every field of life energy (transportation, heating, cooling, lighting, electrical use, agriculture, etc.) is the most important tools for the conduct of activities. Energy resources-rich countries without a significant portion of our energy needs has to be imported (74%). This rate is increasing each year. Also an important indicator in terms of energy efficiency, the energy intensity of OECD countries, we are close to twice the average.Energy efficiency in buildings, energy efficiency constitutes an important area of study. Excess consumption can be determined for the energy-consuming systems, the theoretical values and the actual consumption for comparison of consumption is required.In this study, the consumption needs of the building, using artificial intelligence techniques (fuzzy logic, artificial neural networks) according to the classical method of calculating consumption needs faster and more easily can be calculated are shown. In the aplication of the annual heating needs for the heating needs for TS825 with the artificial intelligence technologies, comparing the results, the results have been shown to be acceptable.According to the results obtained, all using similar methods to calculate energy consumption together participated factors "black support systems" and "expert systems" are possible to improve on. These systems will be developed to reveal the profiles of energy consumption, consumption of the problematic points that will allow us to more quickly and easily detect, energy efficiency will provide significant benefits in our country.