Bir ofis katının yapay zeka destekli doğal & yapay hibrid aydınlatma kontrolü
Artificial intelligence supported natural and artificial hybrid lighting control of an office floor
Yazar: FARHAD ABDULLAYEV
Danışman: DOÇ. DR. İSMAİL KIYAK
Marmara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Meteorolojik hava koşulları mevsimlere bakılmaksızın bölgesel olarak ani değişiklikler (bulut hareketleri, toz) gösterebilir. Bu çalışmada, hem algılanan sensörler hem de ulusal meteorolojik verilerin karşılaştırılması sonucunda kontrol çıktıları üretilmiştir, böylece geçici (ani bölgesel değişim) gökyüzü hareketleri sistemde hızlı değişikliklere neden olmaz. Yapay zeka destekli tasarım, hafif boru (LP) ve LED hibrid aydınlatma sistemi gerçek zamanlı uygulama kontrol etmek için modellenmiştir. Bu çalışmanın diğerlerinden farkı, tüm doğal ışık girişlerinin kullanılmasıdır. Işık boruları ve pencerelerden giren doğal ışık miktarı ile ortamda gerekli aydınlatma seviyesini sağlayan çok girişli, çok çıkışlı yapay sinir ağı (MİMO ANN) yapısına sahip yapay aydınlatma armatürlerini kullanmak için bir sistem geliştirilmiştir. Tüm alan doğal ışık girişlerine göre bölünür ve bu alanlara yerleştirilen ışık sensörlerinden gelen bilgiler, ofis aydınlatma stratejisine göre Ulusal Meteoroloji Merkezi (MGM) bölgesel verileriyle karşılaştırılır. MİMO ANN her alan için ayrı çıkışlar üretir ve tüm alanı dinamik olarak aydınlatır. Bu sonuçlara göre, tasarlanan sistem bu tasarlanan kontrol algoritması ile enerji tasarruflu ve sürdürülebilirdir. MGM bölgesel verileri kullanılarak yapılan Matlab Simulink devre analizi; yapay aydınlatma kullanımının güneşli bir yerde% 43,78, bulutlu bir günde% 32,17 ve bulutlu günde% 24,36 azaldığı hesaplanmaktadır.

Abstract:
Meteorological weather conditions may show sudden changes (cloud movements, dust) regionally, regardless of the seasons. In this study, control outputs are produced as a result of comparing both perceived sensors and national meteorological data so that temporary (sudden regional change) sky movements do not cause rapid changes in the system. The artificial intelligence supported design to control the light pipe (LP) & LED hybrid lighting system real-time application is modeled. The difference of this study from the others is the use of all natural light inputs. A system is developed to use artificial lighting armatures with the multi-input, multi-output artificial neural network (MİMO ANN) structure, which provides the required level of illumination in the environment by the amount of natural light entering through light pipes and windows. The whole space is partitioned according to natural light entrances and information from the light sensors which are placed in these areas is compared with the National Meteorological Centre (MGM) regional data, according to the office lighting strategy. MİMO ANN produces separate outputs for each area and dynamically illuminates the whole space. According to these results, the designed system is energy-efficient and sustainable with this designed control algorithm. Matlab Simulink circuit analysis performed using MGM regional data; it is calculated that the use of artificial lighting in the whole place decreased by 43.78% on a sunny day, by 32.17% on a cloudy day and by 24.36% in the overcast day.