Soğutma sistemlerinde elektrik tüketim tahmini: Yapay sinir ağları kullanarak model kurma
Cooling system the electricity consumption estimated: Using artificial neural networks
Yazar: MUSTAFA AYDINLI
Danışman: PROF. DR. AHMET ERGÜLEN
Necmettin Erbakan Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / İşletme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Elektrik tüketimi = Electric consumption ; Soğutma = Cooling ; Soğutma sistemleri = Cooling systems ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Soğuk depolama, bir ürünün daha sonra değerlendirebilmek için kalitesini koruyacak koşullar oluşturarak muhafaza altına alınmasıdır. Soğuk depolama ekonomik bir girişimdir ve üründen daha yüksek kazanç sağlamayı hedefler. Depolama, ürünün pazarlama süresini uzatarak, geç mevsimde azalan sunuya(arza) karşılık, yükselen fiyatlardan yararlanma imkanı sağlar. Günümüzde soğutma üstün mühendislik teknolojileri ile desteklenerek büyük bir endüstri ve beraberinde çok karlı bir sektöre dönüşmüştür. Ülke ekonomilerini kökten etkileyebilecek bir rolü üstlenen modern soğuk hava depolarının elektrik tüketim koşulları, ne kadar verimli çalıştıkları konusunu gündeme getirmiştir. Soğutma gruplarının büyük güçte makinelerden oluşması nedeniyle bugünün enerji fiyatlarıyla, soğutma gruplarının ilk yatırım maliyetleri arasındaki ilişkiye kabaca baktığımızda; soğutma grubunun bir yılda tükettiği elektrik enerjisinin, yaklaşık olarak ilk alım fiyatının %20-30'larına denk geldiği görülmektedir. Enerji verimliliği, Avrupa Birliği'nin "Avrupa 2020" stratejisinin en önemli akıllı, sürdürülebilir, kapsamlı büyüme ve etkin ekonomiye geçişi için anahtar öneme sahiptir. Avrupa Birliği 2020 yılı hedefleri arasında, enerji tüketiminden %20 tasarruf etmek de vardır. Bu hedef, komisyonun "Communication on Energy 2020" başlığında uzun vadeli enerji ve iklim değişikliği hedefleri için önemli bir adım olarak tanımlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda özellikle cihazlarda ve binalarda önemli adımlar atılmaktadır. Nesnelerin interneti kavramının, hayatımıza girmesi ile  birlikte soğutma makinelerinde de yeni nesil akıllı kumanda teknolojileri ile enerji verimliliği konusunda önemli mesafe kat edilmiştir. Bu çalışmada; öncelikle soğutma sistemleri ve yardımcı elemanları incelenmiştir. Böylelikle farklı mühendislik geçmişine sahip kişilerin ortak dilinin oluşturulması, tartışmaların, çalışmaların ve çözümlerin onun üzerinde yürütülmesi hedeflenmiştir. Sonrasında bir soğuk hava tesisine ait elektrik tüketim verileri kullanılarak günlük toplam elektrik tüketimini tahmin eden bir Yapay Sinir Ağları (YSA) modeli geliştirilmiştir. Tahmin modelinden elde edilen sonuçlar, mevcut tüketim verileri ile karşılaştırılarak sistemin enerji tasarrufu sağlaması ile ilgili ileri çalışma yöntemleri konusunda önerilerde bulunulmuştur.

Abstract:
Cold storage, later to be kept to evaluate a product by creating conditions that will protect the quality. Higher earnings from cold storage and the product is an initiative that aims to provide economic. By extending the duration of storage product marketing, the presentation was declining late in the season(to the earth) correspond, provides the opportunity to benefit from rising prices.  
Nowadays, it's a big industry with superior engineering and refrigeration technologies with the support of a very profitable industry has become. A role that could fundamentally affect the economy of the country the electricity consumption of the conditions of modern cold storage, has raised the topic of how much productive work. Due to the formation of a cooling machine of great power with today's energy prices, cooling when we look at the relationship between initial investment costs of roughly; the cooling of the electrical energy it consumes in a year the first group purchase price is approximately 20-30% it is seen that it corresponds them.  

          For energy efficiency the European Union's "Europe 2020" strategy the most important of smart, sustainable and inclusive growth has a key importance for the transition to efficient economy. Among the targets the European Union 2020, 20% of energy consumption to save. This target the Commission's Communication ' Energy 2020 ten" in the title long-term energy goals and climate change has been described as an important step. For this purpose, particular devices and has taken important steps in the building. The new generation of cooling machines of objects of the internet into our lives with intelligent control technologies and energy efficiency in a considerable distance has been covered. In this study, first, cooling systems, and auxiliary elements were investigated. Thus, the creation of the common language of people who have different engineering backgrounds, debates, and studies to be conducted on targeted its solutions. Afterwards, a cold weather plant that predicts total daily electricity consumption the electricity consumption data using artificial neural networks (Ann) model has been developed. The results from the model prediction, the current consumption of the system by comparing it with data related to the energy savings made suggestions about the methods of advanced study.