Türkiye'de ısıl sistem tasarımında kullanılan meteorolojik verilerin akıllı sistemlerle tahmini
Estimation of meteorological data with intelligent systems used in the design of thermal systems in Turkey
Yazar: ERDEM IŞIK
Danışman: PROF. DR. MUSTAFA İNALLI
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Termodinamik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2012
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: Akıllı sistemler = Intelligent systems ; Derece-gün yöntemi = Degree-day method ; Ekonomik analiz = Economic analysis

Özet:
Enerji kaynaklarının sınırlı olması ve artan nüfusa bağlı olarak enerji ihtiyacının artması nedeniyle dünyamız genelinde araştırmaların bu konularda yoğunlaştığı görülmektedir. Özellikle mevcut enerji kaynaklarının tasarruflu tüketiminin öneminden dolayı araştırmacılar daha çok bu alanda çalışmaktadırlar. Isıl sistemlerin tasarımında ileriye dönük meteorolojik verilerin tahmini büyük önem arzetmektedir.Bu çalışmada, ısıl sistem tasarımında kullanılan meteorolojik verilerin, akıllı sistemler ile tahmini Türkiye 'nin genelini temsil edecek şekilde elli il için gerçekleştirilmiştir. Bu tezde, yapay sinir ağları ve uyarlamalı bulanık sinirsel ağ tabanlı modelleme sistemleri ile Devlet Meteoroji İşleri Genel Müdürlüğü 'nden alınan meteorolojik veriler modellenmiştir. Modellemede Matlab paket programı kullanılarak ileriye dönük ısıl sistem tasarımında kullanılan verilerin yüksek duyarlılıkla tahmini gerçekleştirilmiştir. Tahmin edilen bu veriler yardımı ile yeni ısıtma derece-gün ve soğutma derece-gün bölgeleri önerilmiştir. Bu veriler kullanılarak Türkiye için nem, sıcaklık, güneş ışınım şiddeti, ısıtma derece-gün, soğutma derece-gün haritaları Surfer ve ArcGIS programları kullanılarak hazırlanmıştır. Uygulanan modelden tasarım yapanların faydalanabilmesi için Matlab GUI ile bir grafiksel arayüz gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, modelden elde edilen yeni ısıtma derece-gün sayıları kullanılarak farklı iki duvar yapısı için ekonomik analiz yapılmış ve optimum yalıtım kalınlığı hesaplanmıştır.Sonuç olarak, ısıtma, havalandırma ve hava şartlandırma (HVAC) sistemlerinin tasarımında kullanılan nem, sıcaklık ve ışınım değerleri akıllı sistemlerle yapılan modelleme çalışmaları ile yaklaşık % 99 doğrulukla tahmin edilmiştir.

Abstract:
It has been seen that investigations have been focus on energy saving due to the limited energy sources and increasing of demand of the energy with increasing population in the world. Especially due to the importance economical consumption of available energy source researchers mostly have studied in this field. Forward-looking estimation of the meteorological data in the design of thermal systems is of very great importance.In this study, a program was developed with intelligent systems for the prediction of meteorological data used in the design of thermal systems in Turkey representing to 50 cities throughout the country. In this thesis, the meteorological data obtained from Turkish State Meteorological Service were modeled by using artificial neural networks and adaptive fuzzy neural network-based modeling systems. In the modeling the Matlab package program was used and thus used data in the design for future thermal system were estimated with high precisions. The heating degree-day and cooling degree-day zones were suggested with the help of these estimated data. Using estimated data for Turkey, a prospective map of humidity, temperature, solar energy potential, heating degree-day and cooling degree-day were prepared with Surfer and ArcGIS package programs. A graphical user interface was designed with Matlab GUI package program to take advantage of comfortable and successful usage of designed model for end-user. An economic analysis was conducted for two different wall structures by taking into account the number of new heating degree-day from the model.Consequently, meteorological data such as humidity, temperature and radiation intensity values which are used in the design of heating, ventilation and air conditioning systems (HVAC) have been estimated with an accuracy of 99 percent by the help of intelligent systems.