Thermal request optimization of a smart district heating system
Akıllı merkezi ısıtma sistemlerinde termal talep optimizasyonu
- Tez No: 822852
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İHSAN YANIKOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 48
Özet
Bu tez dahilinde İsveç'te yer alan bir merkezi ısıtma sisteminin kullanıcılarının ısıtma planlarını kontrol ederek karbon ayakizini azaltacak bir çözüm sunulmaktadır. Yöntemin geliştirilmesi sırasında kullanılmak üzere pilot bölgedeki dairelerin gün içindeki sıcaklık talepleri elde edilmiş ve geliştirilen karar destek sisteminin akıllı vanalarla etkileşimi kullanılarak günlük sıcaklık profili eniyilenmiştir. Sıcak su içe akış oranı; merkezi ısıtma tesisinin toplam enerji tüketimi, karbon emisyonu ve enerji tüketimine bağlı gideri azaltmak amacıyla her daire için akıllı vanalar vasıtasıyla uzaktan kontrol edilmektedir. Belirlenen yaklaşımda, merkezi sistem kullanıcılarının termal konforlarını bozmadan ve termal taleplerini sağlayarak tepe sıcaklık talebi tıraşlaması hedeflenmektedir. Tepe talep tıraşlaması matematiksel eniyileme yöntemleri kullanılarak ve ısı yalıtımıyla desteklenmiş dairelerde ön ısıtma takvimleri oluşturularak sağlanmaktadır. Sunulan matematiksel eniyileme modeli, eniyileme çözücüleri tarafından kabul edilebilir sürelerde verimli çözüm üretilememesine sebep olacak kadar yüksek hesap zorlukları içermektedir. Bu problemi aşmak için, gerçek hayat örneklerinde hesaplamalı olarak ölçeklenebilir ve optimuma yakın çözümler üreten 3 genetik algoritma yaklaşımı geliştirilmiştir. Sayısal analizler uygulanan yaklaşımların ve sunulan genetik algoritma adımlarının etkisi, sistemdeki karbon emisyonu ve enerji tüketimi giderlerinin, şirket tarafından geliştirilen uzman yöntemiyle karşılaştırılması sonucunda gözlemlenebilmektedir.
Özet (Çeviri)
This thesis proposes a solution approach to manage the heating plans of tenants served by a district heating plant located in Sweden to decrease the carbon footprint of the residents. To do that, the daily temperature request of each household in the associated pilot region is obtained, and the daily temperature profile of each household is optimized with the help of a decision support system and smart valves. The hot water inflow rates of radiators are remotely controlled via smart valves at each flat to minimize the total energy consumption, carbon emission and cost associated with the energy consumption of the district heating plant. We aim to shave the peak demands while fully satisfying the temperature requests of households without violating their thermal comfort. Peak demand shaving is achieved by generating preheating schedules via mathematical optimization and using the thermal storage potential of the insulated flats. The resulting mathematical optimization model presents significant computational challenges that cannot be efficiently solved using optimization solvers within a reasonable time limit. To this end, we adapt three genetic algorithm approaches that are computationally scalable for realistically-sized instances and verified to yield near-optimal solutions for the test instances. Extensive numerical analyses how the effectiveness of the proposed approach and the genetic algorithm since we yield significant carbon emission decrease and cost savings compared with the method that the experts of the utility company propose.
Benzer Tezler
- Design and structural finite element analysis of an artificial neural network based optimized alpha type stirling engine
Yapay sinir ağı bazlı optimize edilmiş bir stırlıng motorunun tasarımı ve yapısal sonlu elemanlar analizi
CENGİZ YILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATA MUGAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA BAYATA
- Sıcak haddelenmiş dp600 çeliğinin haddeleme parametrelerinin termal simülasyon ile optimizasyonu
Optimization the rolling parameters of the hot rolled dp600 steel with thermal simulation
DİLARA ÖZYİĞİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. MURAT BAYDOĞAN
- Makine öğrenme yöntemleri yardımıyla tüketim istatistiklerine göre talep tahmini
Load forecasting by machine learning methods
MURATCAN ATALAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kültür ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RÜŞTÜ MURAT DEMİRER
- Building performance optimization through design decision process with a holistic approach
Bütünsel bir yaklaşımla tasarım süreci boyunca bina performans optimizasyonu
DUYGU UTKUCU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE SÖZER
- Elektrikli taşıtlar için hafif, mukavemet ve çarpışma özellikleri yüksek olan alaşımların geliştirilmesi ve optimizasyonu
Designing and system optimization of light, high strength and ductile alloys for lightweighting of electrical vehicles
OSMAN HALİL ÇELİK
Doktora
Türkçe
2024
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ONURALP YÜCEL