Isıtma sezonuna ait gerçek zamanlı ölçümler ve kullanıcı davranışlarına dayalı saatlik hava kalitesi, ısıtma ve soğutma yüklerinin simülasyonu
Hourly heating and cooling load simulator based on real-time measurements and user behaviors of the heating season
Yazar: KORAY MAVİŞ
Danışman: PROF. DR. HATİCE SÖZER
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı / Enerji Bilim ve Teknoloji Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Enerji = Energy ; Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: Gerçek zaman analizi = Real time analysis ; Hava kalitesi = Air quality ; Isıtma = Heating ; Simülasyon =

Özet:
Dünya genelinde binalardaki enerji tüketiminin yaklaşık olarak %40'ını HVAC sistemleri oluşturmaktadır. HVAC sisteminin dizayn aşamasının ve bu aşamada kullanılan ekipmanların doğru kapasitede seçiminin binaların enerji tüketimleri üzerinde etki sahibi olduğu aşikardır. Kullanılacak olan ekipmanın türü, dizayn eden kişinin mühendisliğe dair bakış açısını ve sahip olduğu tecrübeleri yansıtsa da cihazın kapasitesini ısı transferine dayalı matematiksel işlemlerin sonucu belirlemektedir.  
Günümüzde aktif olarak kullanılmakta olan bilgisayar tabanlı yazılımlar ve excel dökümanları binaların enerji kayıp ve kazanç hesaplarını yapmakta mühendislere yardımcı olmaktadır. Yazılımlarda kullanılan verilerde tamamen net olan değerler olduğu gibi varsayımlardan da sıkça yararlanılmaktadır. Özellikle dış hava sıcaklıkları, insan sayıları ve hem dış faktörlerin hem de insan kullanımının etki ettiği unsurlar nihai kapasitenin belirlenmesinde etkili olmaktadır. Bu veriler ASHRAE 62.1 ve 90.1 standartlarından, son yılların ortalama değerlerinden ve tecrübelerden yola çıkarak belirlenebilmektedir. Ancak standartlar dahi kullanılsa tüm bunlar "varsayımlar"dan oluşmaktadır.
Varsayımlar üzerinde yapılan iyileştirmeler ile ancak gerçeğe olabildiğince yakın hesaplamalar yapılabilmektedir. Fakat ne kadar iyileştirme yapılırsa yapılsın bilgisayar tabanlı yazılımlar ve excel dökümanlarında elde edilen sonuçlar hiçbir zaman gerçeleşen senaryo ile %100 uyum göstermeyecektir. 
Hesaplanan cihaz kapasitesi ile gerçekte ihtiyaç olan kapasite arasındaki farkı sıfırlamanın yolu gerçek zamanlı veri ile çalışmaktan geçmektedir. Bu noktada da sektörel olarak kullanılmakta olan yazılımların bu ihtiyacı gidermediği gözükmektedir. Gerçek zamanlı verilerin toplanması için birçok farklı yöntem olsa da bunların ısı kayıp kazanç hesaplarında kullanılmasına olanak veren bir yazılım bulunmamaktadır. 
Bu çalışmada amaç mahalde ısı kayıp veya kazancına sebep olan kaynakları ihtiyaca göre gerçek zamanlı olarak ölçümleyerek veya kullanıcı davranışına dayalı olanları kayıt altında tutarak mevcut durumu simule edebilecek platformu oluşturmaktır. Binanın sahip olduğu ısıl veya fiziksel değerler hesaplarda kullanılmıştır. Isı transferi temeline dayanan hesaplamalarda yukarıda anlatılan ölçülmüş veya kayıt altına alınmış gerçek zamanlı veriler kullanılmıştır. Saatlik olarak ısı kayıp kazancını hesaplayan ve neticeleri ihtiyaç duyulan grafikler ile görselleştirmeyi sağlayacak olan bu simülatör kesin ve anlaşılması kolay sonuçlar karşımıza çıkarmaktadır. Bu sayede bahsi geçen simulatör hem mevcut durumu analiz etmeyi kolaylaştıracak hem de ihtiyaç halinde uygun kapasitede cihazı seçmeye olanak sağlanayaktır.
Çalışmada konu olan mahal, yaşamakta olduğum evimin salonudur. Bu sebeple binanın kabuğuna ait veriler mümkün olduğunca müteahhitten alınmaya çalışılmış, mahalin tüm bileşenlerinin boyutları da kendi ölçümlerim sonucu kolaylıkla elde edilmiştir. Bunların yanı sıra aktivite seviyelerine ait yayılan ısı miktarı, salonda kullanılan elektrikli aletin yaydığı ısı miktarı ve aydınlatma tipine uygun ısı yayılım miktarlarını hem ASHRAE 90.1 standartlarından hem de ekipmanlara ait dökümanlardan elde edilmiştir. Bu ısı yayılımları mahalde ısı kazancını oluşturmaktadır.
Isı kazancını hesaplarken pencerelerden solar radyasyon, baş üzeri aydınlatma, elektrikli ekipmanlar, insanlar, daha sıcak olan komşu mahalin duvarından iletim ve eğer çalışıyorsa ısıtıcı yoluyla mahale eklenen yükler baz alınmıştır. Bunlara ait gerekli formülüzasyonlara yer verilmiştir. 
Isı kaybını hesaplarken dış duvarlardan ve pencereden iletim, daha soğuk olan komşu mahalin duvarından iletim, infiltrasyon ve cam açık olması durumunda taze havanın yükü baz alınmıştır. Gerekli ısı kayıp formülleri kullanılmıştır.
İhtiyaç olan verilerin canlı olarak ölçümlenmesinde Internet of Things(IoT) kullanılmıştır. Sıcaklık, kişi sayısı ve hava kalitesine ait veriler gerçek zamanlı olarak bu yolla elde edilmiştir. Sıcaklık ve hava kalitesi sensörünün yanı sıra butonlar veri girişinde kullanılmıştır. Kablosuz bağlantı(Wifi) ile internete erişimi olan mikrokontrollörler vasıtasıyla da internet ortamına aktarılmıştır. Ölçümler kuzey yarımküre 40 enlemlerinde ısıtma sezonu kabul edilen Aralık ayının sonu ile Ocak ayının başında yapılmıştır.
Kullanıcı davranışları ise benim tarafımdan excel dökümanına not alınmıştır. Bu sayede çalışmanın derinliği ve kapsamı artırılmaya çalışılmıştır.
Tüm bu çalışmalar 7 farklı gün için tekrar edilerek her güne ait ayrı bir excel dökümanında bir araya getirilmiştir. Sonuçların görselleştirilmesinde ise yine Microsoft excel içerisinde yer alan grafikler kullanılmıştır. Bu noktada birbiri ile ilişkisi bulunan verilerin grafiklerde bir arada bulunması ve gerektiğinde karşılaştırılmaya sunulması amaçlanmıştır. 
Sonuçlar temel olarak faktörlerin hava kalitesine olan etkisi ve ısı kayıp-kazanca etkisi olarak 2'ye ayrılarak incelenmiştir. 
Hava kalitesinin değişmesinde etkisi olan evde yemek yapılması, mahaldeki kişi sayısındaki değişim ve mahalin havalandırılmasına ilişkin 3 faktör bir arada değerlendirilmiştir. Taze hava ile havalandırmanın hava kalitesini en hızlı ve en önemli miktarda etkileyen değişken olduğu görülmektedir. Havalandırma süresine bağlı olarak hava kalitesi indeksinde -15 ile -30 aralığında bir fark oluşturmaktadır. Havalandırma süresi arttıkça faktörün etkisi de artmaktadır. Diğer iki faktör ise hava kalitesini düşürmeye yöneliktir. Ancak taze hava ile havalandırma kadar hızlı etki etmemektedir. Özellikle evde yemek yapılmasının hava kalitesine etkisi etkinliğin üzerinden 1-2 saat geçtikten sonra kendini göstermektedir. Bunun önemli bir sebebi etkinliğin aynı mahalde yapılmıyor olması ve her iki mahalin kapısının da etkinlik süresince kapalı tutulmasıdır. Hava kalitesi indeksine etkisi ise genellikle +5 ile +10 arasında değişmektedir. Kişi sayısının artışı hava kalitesini düşürmektedir. Ancak bu değişimin hava kalitesi indeksine etkisi +5 dolaylarında olmaktadır. 
Isı kaybı ve kazancına, bina kabuğunun sahip olduğu değerlerin ve ölçümlenen veya kayıt altına alınan faktörlerin etkisi incelenmiştir. Mahale kontrolsüz hava girişi olmadığı durumda ısı kaybında en önemli faktörün toplam ısı kaybının yaklaşık %55 ile %59'unu(günden güne değişmektedir) kaplayan pencerelerden iletim yoluyla sağlanan ısı kaybı olduğu ortaya çıkmıştır. Onu takiben ikinci en etkili faktör toplam ısı kaybının yaklaşık %24 ile %26'sını(günden güne değişmektedir) kaplayan infiltrasyon yoluyla ısı kaybı olmuştur. Ölçüm yapılan tüm saatler dikkate alındığında toplam ısı kaybına etki eden faktörler arasında en az etkisi bulunan faktör ise yaklaşık %16 ile %18(günden güne değişmektedir) aralığında etkisi bulunan dış duvardan iletim yoluyla ısı kaybıdır. Bu faktörlere ek olarak taze hava ile havalandırma amacıyla ortaya çıkan ısı kaybı faktörü ise sadece bazı günler etkide bulunmaktadır. Ancak etkisi bulunduğu saat aralığında dış duvarlardan iletim yoluyla kaybedilen ısıdan ve infiltrasyon ile kaybedilen ısıdan daha fazla ısı kaybına sebep olabilmektedir. Oranı ise %44 ile %48 arasında olmaktadır. Pencereden iletim yoluyla ısı kaybı, infiltrasyon yoluyla ısı kaybı ve dış duvardan iletim yoluyla ısı kaybı sırasıyla %29 ile %32, %13 ile %15 ve %8 ile %10 aralıklarına gerilemişlerdir.
Isı kazancını incelediğimizde ise kontrolsüz hava girişinin olmadığı durumda toplam ısı kazancına en fazla etkisi olan faktörün yaklaşık %56 ile %93 aralığında pencerelerden solar radyasyon ile ısı kazancı olduğunu görebilmekteyiz. Mahalde ısıtıcı bir kaynak(radyatör) etkin olduğunda bu yolla ısı kazancının oranı yaklaşık %56'ya gerilemiştir. Tam tersi olarak bu oranın %93 seviyesine çıkmış olması mahalde bulunan insan sayısının az ve aktivite seviyesinin düşük olmasındandır. Bunlar dışında yaklaşık %72 ile %79(günden güne değişmektedir) arasında tutarlı bir dağılım göstermektedir. İkinci en etkili faktör ise yaklaşık %10 ile %19(günden güne değişmektedir) arasında değişen oranıyla mahalde bulunan insan sayısıdır. Gün içinde sürekliliğinden bahsedebileceğimiz son faktör ise ısı kazancına yaklaşık %1 ile %6'lık(günden güne değişmektedir) katkısıyla elektrikli ekipman kullanımıdır. Diğer faktörler olan mahaldeki ısıtıcının açık olması, aydınlatma ve komşu mahalin duvarından olan ısı kazancı farklı sebeplerden dolayı çok değişken etkiye sahiptir. Isıtıcının açık olması durumunda ısı kazancına etkisi saat bazlı olarak pencereden solar radyasyon ile sağlanan ısı kazancına yakın olmaktadır. Ancak, ısıtıcı 7 gün içerisinde yalnızca toplam 2 saat 43 dakika boyunca etkin olmuştur. Komşu mahalin duvarından iletim yoluyla sağlanan ısı kazancı ise yine ısıtıcı faktöründe olduğu gibi çok sınırlı zaman aralıklarında gerçekleşmiş ve 43.8W'ı geçmeyen bir ek yük getirmiştir. Aydınlatmadan ısı kazancında ise aydınlatma tipine bağlı olarak durum farklıdır. Mono led veya geleneksel lamba kullanımında hatrı sayılır bir ısı kazancı yaratılmazken(sırasıyla 2.4W ve 3.6W) strip led açık tutulduğunda 120W gibi kayda değer bir ısı kazancı sağlamaktadır. Ancak bu durum da aynı diğer iki faktör gibi çok sınırlı zaman aralıklarında ortaya çıkmaktadır. 
Son olarak da ısı kayıp kazancının iç ortam sıcaklığına etkisi araştırılmıştır. Isı kazancının dominant olduğu saatlerde iç hava sıcaklığında daha belirgin değişiklikler olduğu gözlemlenmiştir. İç hava sıcaklığında meydana gelen değişimler ısı kazancına bağlı olmakla birlikte +3C seviyelerine kadar gelmektedir. Isı kaybının dominant olduğu dönemlerde ise ortalama -1.5C etki etmektedir. Ancak dominant olunan dönemler birbiri ile kıyaslandığında ısı kazancının, ısı kaybına oranla daha hızlı etki gösterdiği görünmektedir. 
Çalışmanın ortaya çıkmasında en büyük etken olan gerçek zamanlı verilerin işlenmesi ve her binaya özgü saatlik olarak ısı kayıp kazançlarının kolaylıkla anlamlandırılabilir düzeyde ortaya konması gerçekleştirilmiştir. Bu sayede gerçek zamanlı verileri takip eden yapı sahibinde enerji tüketiminin azaltılması konusunda farkındalık yaratılacaktır. Bu çalışma, yakın gelecekte ısıtma ve soğutma cihazlarının seçiminde varsayımları olabildiğince azaltarak gerçeğe en yakın senaryoyu kurgulamayı amaçlayan çalışmalarda örnek teşkil edecektir.

Abstract:
HVAC (heating, ventilation and air conditioning) systems constitute 40% of the energy consumptions of buildings around the world. It is obvious that the design stage of  HVAC system and the appropriate capacity selection of the equipment used at this stage affect the energy consumptions of buildings. Although the type of  equipment to be used reflects the designer's engineering perspective and experience, the results of calculations based on heat transfer determine device capacity.
Computer-based software and excel documents whic are actively used today, assist engineers in calculating buildings' energy losses and gains. In addition to the use of net values in the data of the softwares, assumptions are also frequently used. In particular, the exterior temperature, the number of people and the elements affected by both external factors and people's usage are effective in determining the final capacity. These datas can be determined by the ASHRAE 62.1 ve 90.1 standards, avarage values of recent years' and experiences. However, even if the standars are used, all of these consist of "assumptions".
With the improvements on assupmtions, only the calculations as far as close to the truth can be made. However, no matter how much improvement is made, the results obtained from computer-based softwares and excel documents will never be totally coherent with the actual scenerio.
The way to reset the difference between the calculeted device capacity and the capacity actually needed is to work with real-time datas. At this point, It is seen that the softwares used in the sector does not meet this need. Although there are several methods of real-time data collection, there is no software that allows them to be used in heat loss-gain calculations.
The aim of this study is creating the platform that can simulate the current situation in the space by measuring the sources that cause heat loss and gain in real time according to the needs or by recording the ones based on user behavior. The thermal or physical values of the building were used in the calculations. In calculations based on heat transfer foundation, measured or recorded real-time datas, that decribed above, were used. This simulator which calculates the heat loss-gain hourly and will provide visualization of the results with the needed graphics presents precise and easy-to-understand results. In this way, aforementioned simulator will both facilitate the analysis of the current situation and enable to select the device with the appropriate capacity in case of need.
The space that constitutes the subject of this study is the living room of my house where I live in. Therefore, the data of the building envelope was tried to be obtained from the contractor as much as possible and the dimensions of the all the components of the space were easily obtained from my measurements. Besides these, the amount of heat dissipated according to the activity level, the amount of heat dissipated from the electrical appliance used in the living room and the appropriate amount of dissipated heat based on lighting type were obtained from both ASHRAE 90.1 standars and the documents of the equipments. These heat dissipations constitute the heat gain in the space.
While calculating the heat gain, the loads added to the space by: solar radiation from the windows, overhead lighting, electrical equipments, people, transmission from the the warmer space which has a shared wall with our space, the heater, if working, were taken into account. The necessary formulations of these are included.
While calculating the heat loss, loads of: the transmission from outer walls and windows, the transmission from the colder space which has a shared wall with our space, the infiltration and the fresh air, if the window is opened, were taken into account. The necessary formulations of the heat loss were used.
IoT(Internet of Things) was used to measuring the needed real-time data. Temperature, number of people and air quality datas were obtained in this way in real-time. Besides the sensors of the temperature and air quality, buttons were also used in data entry. These were transferred to the internet environment through  microcontrollers which have access to the internet via Wifi (wireless fidelity). The measurements were made at the end of  December and the beginning of January, which is considered as the heating season in the northern hemisphere 40 latitudes.
User behaviors were noted in excel docement by me. In this way, the depth and scope of the study was tried to be increased.
All these studies were repeated for 7 different days and brought together in a seperate excel document for each day. Microsoft excel charts were used for visualisation of the results. At this point, It was aimed to keep relavent datas together in the charts and to make comparison if necessary.
Basically, results were analyzed by dividing into 2 as factors affecting air quality and factors affecting heat gain-loss.
Three factors have an effect on air quality changes: cooking at home, changes in the number of people in the space and ventilation of the space and these were considered together.  It is obvious that ventilation with fresh air is the variable that affects air quality the fastest and the most significantly. Depending on the duration of ventilation, It makes a difference between -15 to -30 in the air quality index. As the duration of ventilation increases, the effect of this factor also increases. The other two factors are aimed to decrease the air quality. However, they do not effect as fast as the ventilation with fresh air. Especially, the effect of cooking at home on air quality appears afters 1-2 hours after the activity. An important reason for this is that the activity is not held in the same space and the doors of both spaces are kept closed during the activity. Its effect on the air quality index usually varies between +5 to +10. The increase in the number of the people decreases the air quality. However, the effect of this change on the air quality index is around +5.
The effects of the values of the building envelope and the measured or recorded factors on heat loss-gain were analyzed. It has been revealed that the most important factor of the heat loss, when there is no uncontrolled air intake to the space, is the heat loss provided through the transmission from the windows, that covers approximately 55% to 59% (changes from day to day) of the total heat loss. After that, the second most important factor is the heat loss through the infiltration that covers approximately 24% to 26% (changes from day to day) of the total heat loss. Considering all the measured hours, among the factors that affects the heat loss, the least effective factor is the heat loss through the transmission from the outer walls which has an effect approximately between 16% to 18% (changes from day to day). In addition to these factors, the heat loss factor that occurs aiming for ventilation with the fresh air has an effect only on some days. However it may cause more heat loss than the heat loss through the transmission from the outer walls and the heat loss through the infiltration during the hours of its effect. It's rate is between 44% to 48%. Heat loss through the transmission from the windows, heat loss through the infiltration and heat loss through the transmission from the outer walls have been regressed to the ranges of 29% to 32%, 13% to 15% and 8% to 10% respectively.
When we analyze the heat gain, we can see that the most important factor of the total heat gain is the heat gain through the solar radiation from the windows with the effect aprroximately between 56% to 93% (changes from day to day). The percentage of heat gain with this way has decreased to 56% when there was an active heating source (radiator) in the space. On the contrary, the case that this rate has increased 93% is because of the low number of people in the space and low activity level. Apart from these, it shows a consistent distribution between about 72% to 79% (changes from day to day). The second most important factor is the number of people in the space which has a rate approximately 10% to 19% (changes from day to day). The last factor that we can admit its continuity during the day is the usage of electrical equipments which contributes approximately 1% to 6% (changes from day to day) to the heat gain. Other factors which are the openness of the heater in the space, lighting and the heat gain from the space which has a shared wall with our space have very variable effects due to different reasons. In the case of the heater is on, its effect on the heat gain is close to the heat gain provided through the solar radiation from the windows on an hourly basis. However, the heater was only active for a total of 2 hours and 43 minutes in 7 days. The heat gain provided through the transmission from the space which has a shared wall with our space has occured in very limited time intervals as in the heating factor and brought an additional load that not exceeding 43.8W. In the heat gain from lighting, the situation is different depending on the type of lighting. While no significant heat gain is created by using a mono led or conventional lamps (2.4W and 3.6W respectively), when the stript led was on, a considerable heat gain of 120W is provided. However, this situation also occurs in very limited time intervals as in the other two factors.
Lastly, the effect of the heat loss-gain on indoor temperature was analyzed. It has been observed that there are more significant changes in the indoor air temperature during the hours when the heat gain is dominant. Changes in indoor air temperature are up to +3C, with depending on the heat gain. During the periods when the heat loss is dominant, it affects the indoor air temperature by -1.5C on avarage. However, when the dominant periods are compared with each other, It has been seen that the heat gain affects faster then the heat loss.
Processing real-time data, which is the biggest factor in the emergence of the study, and presenting hourly heat loss-gains by specifically to every building at an easily understandable way have been executed. With this way, awareness about reducing the energy consumption will be created for the building owner who follows the real-time data. This study is going to set an example for the studies which aims to build the scenario closest to reality by decreasing the assumptions about choosing the heating and cooling devices as much as possible in the near future.