A predictive controller for efficient operations of HVAC systems in commercial buildings: Algorithm development and field application
Ticari binalarda HVAC sistemlerinin verimli çalışması için öngörülü bir kontrolör tasarlanması: Algoritma geliştirme ve saha uygulaması
- Tez No: 709096
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH BIYIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Akıllı binalar, Enerji verimliliği, Model öngörümlü denetim, PID denetleme, Telemetri, Veri toplama ve kontrol sistemleri, İklimlendirme sistemleri, Intelligent buildings, Energy efficiency, Model predictive control, PID control, Telemetry, Data acquisition and control systems, Air conditioning systems
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yaşar Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Küresel ısınma ve enerji güvenliği konuları enerjiyi dönüştürme, iletme ve kullanma yöntemlerimizde değişiklik yapmayı zorunlu kılmaktadır. Binalar, genel enerji kullanımı açısından üst sıralardadır. İnsanlar zamanlarının çoğunu binaların içinde geçirmekte; bu sebeple, binaların doğru bir şekilde yönetilmesi konfor, sağlık ve üretkenlik açısından kritik önem taşımaktadır. Isıtma-havalandırma-iklimlendirme sistemlerinin yükü (HVAC) binalarda kullanılan enerjinin yaklaşık %40'ına tekabül etmektedir. Bu sebeple, HVAC sistemlerinin doğru ve etkili yönetimi enerji verimliliği ve ısıl konfor açısından büyük önem taşımaktadır. Daha yeni ve gelişmiş ekipmanların kurulumu ile bu konuda iyileştirme yapmak Teknik veya ekoomic sebeplerden ötürü her zaman mümkün olmayabilir. Bu surumda, gelişmiş control tekniklerinden yararlanarak mevcut altyapı daha iyi işletilmelidir. Bu tezde, bir HVAC sisteminin en iyi şekilde işletilmesi için öngörülü bir kontrol (MPC) tekniği geliştirilmiş, sahada uygulanmış ve test edilmiştir. Geliştirilen kontrol algoritması Python dilinde yazılarak sahada HVAC kontrolünü sağlayan gömülü sistem kartına entegre edilmiştir. Bu öngörülü kontrolörün performansı endüstride yaygın olarak kullanılan PID kontrolör ile karşılaştırmalı olarak test edilmiştir. Test sonuçları, MPC kontrolörün referans sıcaklık takibi ve enerji tüketimi açılarından PID kontrolöre göre üstün olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
The global warming and energy security issues require a change in the way we generate, transfer and utilize energy. Buildings are among the largest overall energy consumers. People spend most of their time in buildings and therefore proper management of buildings are crucial for comfort, health and productivity. In buildings, heating, ventilation and air conditioning (HVAC) systems account for, on average, 40% of the overall energy use. Thus, proper and effective operation of HVAC systems is very important for energy efficiency and thermal comfort. Addressing this problem by merely installing new sophisticated equipment may not be feasible due to economic and technical reasons. In this case, advanced control techniques should be utilized to better operate existing infrastructure. In this thesis, a predictive control technique (MPC) to optimally operate an HVAC unit is developed, implemented and tested in real-world environment. The control algorithm is implemented in Python and integrated into the embedded system that controls the HVAC unit. The performance of the predictive controller is compared against a PID controller, which is a commonly preferred method in the industry. Test results show that the MPC controller presented in this thesis outperforms PID in terms of reference tracking and energy consumption.
Benzer Tezler
- Development and valıdatıon of a dynamıc energy consumptıon model for electrıc buses
Elektrikli otobüsler için dinamik enerji tüketim modelinin geliştirilmesi ve doğrulanması
MEHMED DEMİRTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ONUR GÜLBAHÇE
- Rams and LCC analysıs of raılway HVAC unıt
Demiryolu HVAC ünitesinin rams ve LCC analizi
AYKUT ŞAFAK YAMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Makine MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMED RAFET ÖZDEMİR
- Akıllı kampüslerde yapay zekâ destekli enerji yönetimi
Artificial intelligence-supported energy management in smart campuses
ABDALHADI K S MANASSRA
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜRKAN IŞIK
- Artificial intelligence driven optimization for sustainable building performance: a comprehensive study on smart energy management in green structures
Sürdürülebilir bina performansı için yapay zeka odaklı optimizasyon: yeşil yapılarda akıllı enerji yönetimi üzerine kapsamlı bir çalışma
NOUR Y. R. HASSAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
İnşaat MühendisliğiHacettepe Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDURRAHMAN UFUK ŞAHİN
- Dört rotorlu insansız hava araçları için fizik rehberli artık geri beslemeli sinir ağı ile çok ajanlı dağıtılmış lineer olmayan model öngörülü formasyon kontrolü
Multi-agent distributed nonlinear model predictive formation control for quadrotor UAVs using a physics-guided residual feedback neural network
DENİZ MUHACİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAPRAK YALÇIN