Bigdata analytics architectures for HVAC energy optimization systems
HVAC enerji optimizasyon sistemleri iiın büyük veri analizi mimarileri
- Tez No: 416578
- Danışmanlar: DR. CEVAT ŞENER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 147
Özet
Enerji tüketiminin hem faturalar hem de çevre üzerinde büyük etkileri vardır. Özellikle HVAC sistemleri ticari ve meskun binalarda en fazla enerji tüketen birimlerdir. HVAC binalardaki ısıtma, havalandırma, ve iklimlendirme sistemlerine verilen addır (İng. Heating, Ventillation, Air Conditioning). Bu tezde HVAC enerji optimizasyon sistemlerinin (EOS) veri yapısı, erişimi ve işlemesi konusunda gereksinimleri incelendi; bu gereksinimlere çözüm oluşturabilecek teknolojiler araştırıldı ve HVAC enerji optimizasyon sistemlerinin karşılaştığı çeşitli problemleri çözmek için sistem mimarileri önerildi. Bu tez bilgisayar bilimi ile uğraşan insanların enerji alanındaki problemleri daha kolay anlaması amacıyla bir HVAC enerji optimizasyon sistemini ve gereksinimlerimi yazılım diline uygun şekilde açıklar. Ek olarak, bu çalışma büyük veri ile ilgili teknolojileri açıklar ve enerji alanındaki büyük veri kaynaklı sorunların çözümü için mimari çözümleri sunar. Bir HVAC enerji optimizasyon sisteminde veri akışı sırasında birkaç önemli adım bulunur. İlk olarak sensörler ve sistem arasındaki yoğun veri akışı. Bu tezde, veri akışını daha yoldayken işleyebilmeye yönelik teknoloji ve yöntemler anlatılmaktadır. Böylece gelen veriler veritabanına yazılmadan önce gerekli kontrol ve işlemler yapılabilir. Bu şekilde veri gerçek zamana en yakın şekilde işlenebilir. İkincı adım, tahminler için verinin sürekli ve periyodik olarak işlenmesi. Bu işlem, veri boyutu çok büyükse dağıtık bir ortamda yapılabilir. Böylece işleme kümesi içindeki birçok noktanın veri işleme gücü paralel olarak kullanılır ve işlem daha hızlı yapılabilir. Son adım verinin görselleştirilmesi. Bu adımda, sistem kullanıcısı sistemle doğrudan etkileşime girerek elle bazı hesaplamalar yaptırabilir, ya da bir miktar datayı seçip görüntülemek isteyebilir. Veri boyutuna bağlı olarak, bu işlem de dağıtık bir ortamda gerçekleştirilebilir ya da tamamen bellekte çalışan bir veri saklama yöntemi ile kullanıcıya çok daha hızlı tepki verilebilir.
Özet (Çeviri)
Energy consumption affects both energy bills of the buildings and environment greatly. Especially HVAC systems are the components that consume the most energy in commercial or residential buildings. HVAC stands for heating, ventilating and air conditioning systems in the buildings. In this thesis, data organization, retrieval and processing needs of a HVAC energy optimization system (EOS) have been analyzed, underlying technologies have been examined and architectural solutions have been proposed in order to solve various problems that a HVAC EOS may encounter. This research defines a HVAC EOS in a formal way, so that computer scientists can understand needs of energy domain, specifically HVAC EOS, easier. In addition, this research describes technologies related to BigData and presents architectural examples so that it gives insight about how to solve BigData related problems in energy domain. In order to build a HVAC EOS, there are several steps throughout the flow of the data. First one is the data stream that is between the sensors in the field and the system. In this thesis, methods to manipulate these data streams are presented so that data can be pre-processed before it is written to a database or a persistent medium. This enables data to be processed much closer to real-time. The second step is continuous processing of the persistent data for forecasting. This operation can be performed in a distributed environment so that when data size is very large, processing power v of the several nodes can be used and operation can be completed much faster. The final step is the data visualization. In this step, a user of the system interacts with the HVAC EOS and manually processes some of the data or query data and display it. Again, depending on the data size, this operation can be performed in a distributed environment or data can be stored in a small in-memory medium so that response was returned to the user quickly.
Benzer Tezler
- Evaluation of architectural models and applications of smart cities
Akıllı şehirlerin mimari modellerinin ve uygulamalarının değerlendirilmesi
EMRE BAŞTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NESİBE NECLA ULUĞTEKİN
- Derin öğrenme ve büyük veri yaklaşımları ile metin analizi
Text analysis with deep learning and big data approaches
BETÜL AY KARAKUŞ
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GALİP AYDIN
- Borsada işlem gören hisse senetlerinin zaman serisi analitiği
Time series analytics of the stocks traded on the stock exchange
HÜSEYİN AKKAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMersin ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAMZA EROL
- Nosql veritabanı sistemlerinin performans karşılaştırılması ve analizi
Comparison and analysis of the performance of nosql database systems
SÜLEYMAN ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH SEVİN
- Geniş ölçekli veriler üzerinde sınıflandırma ve bölütleme amaçlı evrişimsel sinir ağı ve istatistiksel modellerin geliştirilmesi
Development of convolutional neural network and statistical models for classification and segmentation on large-scale data
NURULLAH ÇALIK
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA