Enerji etkin bina kabuk tasarımları için en iyileme tabanlı yeni yaklaşımlar
Optimization-based new approaches for energy-efficient building envelope designs
Yazar: SALİH HİMMETOĞLU
Danışman: PROF. DR. EMEL KIZILKAYA AYDOĞAN ; DOÇ. DR. YILMAZ DELİCE
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Bina tasarımı = Building design ; Enerji benzetimi = Energy simulation ; Veri madenciliği = Data mining ; Yapı kabuğu = Building envelope

Özet:
Son elli yıldır enerji etkin bina tasarımları, enerji ve çevre politikaları açısından devletler için oldukça önemli hale gelmiştir. Bu çerçevede enerji etkin bina tasarımları için ısıtma/soğutma enerji tüketimleri ve karbon salınımları ile iklim özellikleri ve bina kabuğu malzemeleri arasındaki ilişkiler görmezden gelinemez. Yapılan tez çalışması kapsamında, enerji etkin bina tasarımının en önemli parçalarından birisi olan bina kabuğuna odaklanılarak iki bütünsel yaklaşım önerilmiştir. Parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO) ve karınca kolonisi optimizasyonu (KKO) tabanlı yapay sinir ağı (YSA) madenciliği olarak adlandırılan birinci yaklaşımda ısıtma/soğutma enerji tüketimlerine etki eden iklim nitelikleri tespit edilmiş ve EnergyPlus benzetim programının yerine en uygun bina kabuğu tasarımlarını belirlemek için PSO ve KKO tabanlı bir eğitim algoritması kullanan YSA modelleri geliştirilmiştir. YSA tabanlı çok amaçlı genetik algoritma (GA) olarak adlandırılan ikinci yaklaşımda ise EnergyPlus programını taklit eden YSA tabanlı GA geliştirilmiştir. Binaların inşa edileceği bölgelerin iklim özelliklerini dikkate alarak K-ortalamalar yöntemiyle ısı yalıtım bölgeleri kümelenmiştir. Bu yalıtım bölgelerine göre en uygun bina kabuk kombinasyonlarını belirlemek için CO2 salınım, ısıtma/soğutma enerji tüketimi ve malzeme maliyetinden oluşan yaşam döngü maliyet (YDM) analizi yaklaşımı dikkate alınmıştır. Önerilen yaklaşımlarla elde edilen kabuk kombinasyonları, EnergyPlus programına girilerek sonuçlar karşılaştırılmıştır. Birinci yaklaşımda %98'in üzerinde, ikinci yaklaşımda ise %99'un üzerinde bir tutatlılık elde edilmiştir.

Abstract:
For fifty years, energy-efficient building designs have become very important for states in terms of energy and environmental policies. In this framework, the relationships between heating/cooling energy consumption, carbon emissions, climate characteristics, and building envelope materials cannot be ignored for energy-efficient building designs. Within the scope of this thesis, two holistic approaches are proposed by focusing on building envelope, one of the most important parts of energy-efficient building design. In the first approach, which is called particle swarm optimization (PSO) and ant colony optimization (ACO)-based artificial neural network (ANN) mining, climate attributes affecting heating/cooling energy consumptions are determined. Then, the ANN models using a PSO and ACO-based training algorithm are developed to determine the most suitable building envelope designs instead of the EnergyPlus simulation program. In the second approach called ANN-based multi-objective genetic algorithm (GA), ANN-based GA mimicking the EnergyPlus program is developed. Considering the climatic features of the regions where the buildings will be built, thermal insulation regions are clustered with the K-means method. The life cycle cost (LCC) analysis approach consisting of CO2 emission, heating/cooling energy consumption, and material cost is considered to determine the most suitable building envelope combinations according to the insulation zones. The envelope combinations obtained with the proposed approaches are entered into the EnergyPlus, and the results are benchmarked. In the first and second approaches, the accuracices of over 98% and 99% are obtained, respectively.