Geri Dön

Dynamic simulation of calibrated energy model by controlling indoor temperature to maximize the energy efficiency

Dinamik simülasyon yöntemiyle iç mekan sıcaklıklarına göre enerji modelinin enerji verimliliğini mksimize etmek için kalibre edilmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 894521
  2. Yazar: BURAK FİL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HATİCE SÖZER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Enerji, Energy
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enerji Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Enerji Bilim ve Teknoloji Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 117

Özet

Bina sektörü enerji tüketiminin büyük bir bölümünden sorumludur. Dünyanın artan nüfusu ile konut ihtiyacı da gün geçtikçe artmaktadır. Bunun sonucunda bina sektörünün talep ettiği enerji miktarı da giderek artmaktadır. Bu sebeplerden ötürü toplam enerji tüketiminde büyük bir payı olan konut sektöründe yapılacak enerji verimliliği çalışmaları büyük önem arz etmektedir. Bu nedenle, binaların ısıtma,soğutma ve aydınlatma açısından enerji tüketim profillerini belirleyen kapsamlı araştırmalara ihtiyaç vardır. Çalışmanın amacı, enerji verimliliğini en üst düzeye çıkarmak için bir bina enerji modelini dinamik olarak simüle etmektir. Bu verimlilik, fazla ısıtma ve fazla soğutmanın gerçekleştiği periyotları ortadan kaldırarak on beş dakikalık periyotlarla kaydedilen verilerle kalibre edilmiş bir enerji modeli aracılığıyla elde edilebilir. Ayrıca, binanın farklı işlevsel zonlarının enerji tüketimini kullanıcı yoğunluğu profili, bina sistemlerinin operasyonel takvimleri ve konfor koşulları açısından yöneterek ek enerji tasarrufu sağlamaktır. Tezde vaka çalışması olarak İstanbul Teknik Üniversitesi Ayazağa Kampüsünde bulunan Enerji Enstitüsü binası seçilmiştir. Enerji Enstitüsü binası 1963 yılında 3 katlı olarak inşaa edilmiştir. Toplamda 4272 m2 alana sahiptir. Bina yakıt olarak doğalgaz kullanan merkezi radyatör sistemi ile ısıtılmaktadır. Bir eğitim binası olarak sınıflar, ofisler ve laboratuvarlardan oluşmaktadır. Tezde beş ana bölümden oluşan sistematik bir metodoloji önerilmiştir. Önerilen adımlar sırasıyla takip edilerek vaka çalışması olarak seçilen bina üzerindeki uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Bu adımlar; binanın üç boyutlu modelinin oluşturulması, binanın enerji modelinin oluşturulması, binanın enerji tüketim verilerinin toplanması, bina enerji modelinin kalibrasyonu ve binanın mevcut enerji profili üzerindeki iyileştirmelerdir. Tezin metodolojisinde tanımlanan ilk bölümde, öncelikle üniversite yönetiminden elde edilen binanın kat planları kullanılarak binanın üç boyutlu modeli Autodesk Revit yazılımı kullanılarak oluşturulmuştur. Bina kat planlarındaki bilgilerin yeterli olmamasından ötürü modelin detaylandırılması için binada gözlemler yapılmış ve binanın görsellerinden yararlanılmıştır. Daha sonra binanın içerisindeki alanların fonksiyonel kullanımlarına göre tanımlanması için tekrardan gözlemler yapılarak her bir alan kullanım fonksiyonlarına göre enerji modeline tanımlanmıştır. Binada kullanım fonksiyonları farklılık gösteren yedi farklı alan bulunmaktadır. Bunlar, ofisler, sınıflar, laboratuvarlar, koşullandırılan koridorlar, koşullandırılmayan koridorlar, tuvaletler ve depolama alanlarıdır. Belirlenen bu zonlar ısıtma, soğutma, aydınlatma sistemleri, ekipmanlar ve kullanım profillerine göre ayrı ayrı modellenmiştir. İkinci bölümde, üç boyutlu modelin kolayca transfer edilebilmesi, zon bazlı parametre tanımlanmasına izin vermesi, bina sistemlerinin kolayca modellenebilmesi ve simülasyon sonuçlarını istenen periyotlarda alma imkânı sağladığı için enerji modeli oluşturmak için Design Builder yazılımı tercih edilmiştir. Enerji modeline veri girişi sağlayabilmek için binanın konumlandığı bölgenin iklim verileri Energy Plus yazılımından temin edilmiştir. Bina kabuğu elemanlarının (dış duvarlar, çatı, temel, kapılar ve pencereler) termal özellikleri binanın çizimlerinden ve binada yapılan gözlemlerden belirlenmiştir. Binada kullanılan tüm sistemlerin özellikleri de teknik dökümanlardan ve gözlemlerden elde edilmiştir. Binanın ısıtılması merkezi radyatör sistemiyle sağlanmakta, soğutma sistemi olarak sadece ofislerde split klimalar bulunmaktadır. Binanın her yerinde aydınlatma floresan lambalarla sağlanmaktadır. Ayrıca sınıflarda, ofislerde ve laboratuvarlarda ofis ekipmanları ve bilgisayarlar bulunmaktadır. Bunların yanı sıra, binadaki tüm zonların kullanım profilleri belirlenmiş ve bu alanların hangi zaman aralıklarında kaç saat boyunca aktif olarak kullanıldığı modelde tanımlanmıştır. Üçüncü bölümde hem enerji modelinin kalibrasyonunda hem de mevcut enerji profilinin iyileştirilmesinde kullanılmak üzere düzenli periyotlarla ölçümler yapılmıştır. Binanın aylık olarak 2022 baz yılındaki doğalgaz ve elektrik tüketimleri ölçülmüştür. Dördüncü bölüm olan enerji modelinin kalibrasyonu adımında ilk olarak ikinci bölümde detaylı bir şekilde anlatılan enerji modeli simüle edilmiştir. Bu simülasyon tezde temel senaryo olarak adlandırılmıştır. Simülasyondan alınan aylık doğalgaz ve elektrik tüketimleri incelenmiş ve binanın gerçek tüketimleri ile karşılaştırılmıştır. Yapılan karşılaştırma sonucunda simülasyon ve gerçek sonuçlar yaz aylarında nispeten birbirine yaklaşsa da özellikle yaz ayları dışındaki dönemlerde simülasyondan alınan tüketim değerlerinin gerçek değerlerden çok daha yüksek olduğu görülmüştür. Simülasyondan alınan sonuçlarda yıllık enerji tüketimi 307 kWh/m2 iken gerçek tüketim sonuçları ise 159 kWh/m2 'dir. Model ile gerçek veriler arasındaki farkların azaltılması için öncelikle bazı model parametrelerinde ince ayarlamalar yapılarak senaryo 2 enerji modeli oluşturulmuştur. Temel senaryoda değişiklik yapılan parametreler çatı, pencere ve kapıların termal özellikleri, infiltrasyon oranı ve binadaki ekipmanların güç yoğunluğudur. Senaryo 2'de uygulanan değişiklikler ile binanın enerji tüketimi 222 kWh/m2 değerine düşürülmüştür. Ölçülen ve simülasyondan elde edilen tüketimler arasındaki farkın hala kabul edilebilir aralıkta olmamasından dolayı senaryo 3 enerji modeli oluşturularak fonksiyonel zonlar için ayrı ayrı kullanım profilleri tanımlanmıştır. Zon bazlı çalışma saatlerinin belirlenmesinde ısıtma, soğutma, aydınlatma sistemlerinin ve ekipmanların kullanım planlamaları göz önüne alınmıştır. Senaryo 3 ile yapılan değişiklikler ile enerji tüketimi 152 kWh/m2 değerine düşürülmüştür. Bu bölümde son olarak her bir senaryonun sonuçlarının gerçek sonuçlardan ne kadar farklılık gösterdiğini görmek için performans göstergeleri olarak ortalama yanlılık hatası (MBE) ve kök ortalama kare hatası (CVRMSE) değerleri hesaplanmıştır. Modelin kalibre edilmiş olarak kabul edilebilmesi için MBE ve CVRMSE değerlerinin farklı standartlar tarafından önerilen belirli aralıklarda olması gerekmektedir. Çalışmada kalibrasyon işlemi aylık bazda yapıldığı için tüm aylar için hesaplanan MBE ve CVRMSE değerleri gösterilmiştir. Toplam tüketimler üzerinden yapılan hesaplamalarda temel senaryoda MBE değeri % -92.60, senaryo 2'de %-39.11 ve senaryo 3'te %4.67 olarak hesaplanmıştır. Ayrıca CVRMSE değerleri ise temel senaryoda % 125.26, senaryo 2'de %48.39 ve senaryo 3'te %14.67 olarak hesaplanmıştır. Bu veriler ışığında senaryo 3'te oluşturulan enerji modeli kalibre edilmiş olarak değerlendirilmiştir. Beşinci bölümde ise dinamik simülasyonun bina enerji tüketimi üzerindeki etkisini göstermek için bina içerisindeki farklı zonlarda 15 dakikalık periyotlarla ölçülen sıcaklık ve nem değerleri incelenmiştir. Her bir zonun bir aylık ısıtma periyodunda gün içerisindeki minimum, ortalama ve maksimum sıcaklıkları belirlenmiştir. Ayrıca zonlarda istenen sıcaklık değeri de bilindiğinden bu dört farklı sıcaklık değerleri ısıtma sistemi ayar noktası sıcaklığı olarak tanımlanarak binanın farklı sıcaklıklardaki enerji tüketim profilleri oluşturulmuştur. Son olarak bu enerji tüketim profilleri fazla ısıtma yapılan ve konfor koşullarının sağlanmadığı periyotları belirlemek için kullanılmıştır. Bu periyotların büyük ölçüde ortadan kaldırılmasıyla elde edilebilecek potansiyel enerji tasarrufları hesaplanmıştır. Böylece otomatize edilmiş ve zonlardaki iç ortam sıcaklıklarını kontrol ederek sıcaklığın her zaman istenen seviyede tutulmasını sağlayan bir ısıtma sistemi ile %17 enerji verimliliği sağlanabileceği gösterilmiştir. Ayrıca bina içerisindeki zonlarda kaydedilen maksimum sıcaklıkların o zonlardaki ısıtma ayar noktası sıcaklığı olarak tanımlanmasıyla binanın potansiyel olarak tüketebileceği maksimum enerji miktarı 95126 kWh'dir. Fazla ısıtma yapılan zaman dilimlerinin elimine edilmesiyle de potansiyel olarak ulaşılabilecek maksimum enerji enerji verimliliği %23 olarak belirlenmiştir. Daha sonra mevcut enerji modelinde yapılabilecek iyileştirmeyi bir adım daha ileriye taşıyabilmek için zon bazlı çalışma saatleri ve zon bazlı konfor koşulları belirlenmiştir. Buna göre ASHRAE ve TS825 standartları referans alınarak laboratuvarlar, ofisler ve koridorlar için konfor sıcaklığı 19 °C olarak değiştirilmiş sınıflar için 20 °C konfor koşulu sabit tutulmuştur. Ayrıca bina içerisinde farklı işlevsel özelliklere sahip olan zonların kullanım profillerinin de birbirinden farklılık gösterdiği anlaşılmıştır. Bu durumda sınıflarda, koridorlarda, laboratuvarlarda ve öğretim elemanlarının ofislerinde aydınlatma sistemi , ısıtma sistemi ve iç ekipmanların çalışma periyodu güncellenerek 09:30-16:30 olarak belirlenmiştir. Tüm gün boyunca aktif olarak kullanılan diğer memurların ofisleri için çalışma periyotları 08:00-17:00 olarak sabit tutulmuştur. Enerji modeli simülasyonu tekrarlanmış ve mart ayı toplam enerji tüketimi 59525.41 kWh olarak hesaplanmıştır. Yapılan değişiklikler sonucunda tüm zonların konfor koşullarının 20°C olarak belirlendiği senaryoya göre %18 enerji verimliliği sağlanmıştır. Zonlardan ölçülen ortalama sıcaklıkların ısıtma sistemi ayar noktası sıcaklığı olarak tanımlandığı senaryo ile karşılaştırıldığında %32 enerji verimliliği elde etmek mümkündür. Son olarak zonlarda kaydedilen maksimum sıcaklıkların o zonlardaki ısıtma ayar noktası sıcaklığı olarak tanımlanmasıyla binanın potansiyel olarak tüketebileceği maksimum enerji miktarı 95126 kWh olduğu belirtilmişti böylece zon bazlı çalışma koşullarının belirlenmesi ve zon bazlı konfor şartlarının belirlenmesi ile fazla ısıtma yapılan periyotlar elimine edilebilecek ve potansiyel olarak maksimum %37 enerji verimliliği sağlanabileceği kanıtlanmıştır.

Özet (Çeviri)

The residential sector is responsible for a large part of energy consumption. With the world's growing population, the need for buildings is increasing day by day. As a result, the amount of energy demanded by the building sector is also increasing. For these reasons, energy efficiency studies in the building sector, which has a large share in total energy consumption, are of great importance. Therefore, there is a need extensive research that identify the energy consumption profile of building in terms of heating, cooling, lighting, and their sources. The aim of the study is dynamically simulating a building energy model to maximise the energy efficiency. This can be achieved through a calibrated energy model with fifteen-minute measured data by eliminating over-heated and over-cooled periods. It is also to provide additional energy savings by managing the energy consumption of the different functional zones of the building in terms of occupational scheduling, building systems scheduling and sensible temperature comfort conditions. The case study building was selected as Energy Institute building located in Ayazağa Campus of Istanbul Technical University. The Energy Institute building was built in 1963 with 3 floors. It has a total area of 4272 m2 . The building is heated with a central radiator system using natural gas as fuel. As an educational building, it consists of classrooms, offices, and laboratories. A systematic methodology consisting of five main parts as is proposed in the thesis. The proposed steps are followed in order and their applications are realized on the building selected as a case study. These steps are the creation of a three-dimensional model of the building, the creation of the energy model of the building, the collection of measured data from the building, the calibration of the building energy model and the improvements on the existing energy profile of the building. In the first chapter defined in the methodology of the thesis, the three-dimensional model of the building was created using Autodesk Revit software using the floor plans of the building obtained from the university administration. Since the information in the floor plans was not sufficient, observations were made in the building and visuals of the building were utilized to detail the model. Then, in order to define the areas inside the building according to their functional uses, observations were made again, and each area was transferred to the model according to its usage function. There are seven different areas in the building with different usage functions. These are offices, classrooms, laboratories, conditioned corridors, unconditioned corridors, restrooms, and storage areas. These zones were modelled separately according to heating, cooling, lighting systems, equipment, and usage profiles. In the second part, Design Builder software was preferred to convert 3D model to building energy model because it allows easy transfer of the three-dimensional model, zone-based parameter description, easy modelling of building systems and the opportunity to obtain simulation results in desired periods. To provide data input to the energy model, the climate data of the region where the building is located was accessed from Energy Plus software. The thermal properties of the building envelope elements (exterior walls, roof, foundation, doors, and windows) were determined from the building drawings and observations made in the building. The properties of all systems used in the building were also obtained from technical documents and observations. The heating of the building is provided by a central radiator system, and there are split air conditioners only in the offices as a cooling system. Lighting throughout the building is provided by fluorescent lamps. There are also equipment and computers in classrooms, laboratories, and offices. In addition to these, the usage profiles of all zones in the building have been determined and the time intervals and how many hours these areas are actively used are defined in the model. In the third section, periodic measurements were made to be used both in the calibration of the energy model and in the improvement of the existing energy profile. Monthly natural gas and electricity consumption of building for the base year 2022 was measured. In the fourth step, the calibration of the energy model, the energy model described in detail in chapter two was first simulated. This simulation is called base line scenario in the thesis. The monthly natural gas and electricity consumptions obtained from the simulation were analysed and compared with the actual consumption of the building. As a result of the comparison, it was seen that although the simulation and real results are relatively close to each other in the summer months, the consumption values obtained from the simulation are much higher than the real values, especially in periods other than summer months. While the annual energy consumption is 307 kWh/m2 in the simulation results, the actual consumption result is 159 kWh/m2 . In order to reduce the differences between the model and the actual data, first of all, Scenario 2 energy model was created by fine-tuning the some model parameters. The parameters modified in base line scenario are the thermal properties of the roof, windows and doors, infiltration rate and power density of the equipment in the building. With the changes applied in Scenario 2, the energy consumption is reduced to 222 kWh/m2 . Since the difference between the measured and simulated consumption is still not acceptable, Scenario 3 energy model was created and usage profiles were created separately for functional zones. The planning of heating, cooling, lighting systems and equipment were taken into consideration in determining the working hours based on zones. With the changes made with Scenario 3, energy consumption was reduced to 152 kWh/m2 . Finally, MBE and CVRMSE values were calculated as a performance indicators to see how much the results of each scenario differ from the actual results. For the model to be considered calibrated, the MBE and CVRMSE values should be within certain ranges recommended by different institutions. Since the calibration process is performed monthly in the study, the MBE and CVRMSE values calculated for all months are shown. In the calculations made over total consumption, the MBE values was calculated as -92.60% in base line scenario, -39.11% in Scenario 2 and 4.67% in Scenario 3. Also, the CVRMSE values was calculated as 125.26% in base line scenario, 48.39% in Scenario 2 and 14.67% in Scenario 3. Based on these data, the energy model created in Scenario 3 is calibrated. In the fifth section, 15-minute measured temperature and humidity data in different zones were investigated to illustrate the effect of dynamic simulation on building energy consumption. Minimum, average and maximum temperatures of each zone during the day in a month during the heating season were determined. In addition, since the desired temperature value in the zones is also known, these four different temperatures values are defined as the heating system setpoint temperatures and the energy consumption profiles of the building at different temperatures are created. Finally, these energy consumption profiles were used to identify the periods of overheating and periods when comfort conditions were not met. The potential energy savings that can be achieved by largely eliminating these periods are calculated. Thus, it has been shown that 17% energy efficiency can be achieved with an automated heating system that controls the indoor temperatures in the zones and ensures that the temperature is always kept at the desired level. In addition, by defining the maximum temperatures recorded in the zones inside the building as the heating set temperature in those zones, the maximum amount of energy that the building can potentially consume is 95126 kWh. By eliminating the overheating time periods, the maximum energy efficiency that can potentially be achieved has been determined as 23%. Then, zone-based scheduling and zone-based comfort conditions were determined in order to achieve further improvements in the current energy model. Accordingly, with reference to ASHRAE and TS825 standards, the comfort temperature was changed to 19 °C for laboratories, offices and corridors, and the comfort condition of 20 °C was kept constant for classrooms. In addition, it has been understood that the usage profiles of the zones with different functional properties in the building differ from each other. In this case, the scheduling of the lighting system, heating system and interior equipment in the classrooms, corridors, laboratories and offices of the lecturers has been updated and determined as 9:30-16:30. The working periods for the other offices, which are actively used throughout the day, have been kept constant as 08:00-17:00. The energy model simulation was repeated and the total energy consumption in March was calculated as 59525.41 kWh. As a result of the changes made, 18% energy efficiency was achieved according to the scenario where the comfort conditions of all zones were determined as 20°C. Compared to the scenario where the average temperatures measured from the zones are defined as the heating system set temperature, it is possible to achieve 32% energy efficiency. Finally, by defining the maximum temperatures recorded in the zones as the heating set temperature in those zones, it was stated that the maximum amount of energy that the building could potentially consume was 95126 kWh. Thus, it has been proven that by determining zone-based scheduling and determining zone-based comfort conditions, periods of overheating can be eliminated and potentially a maximum of 37% energy efficiency can be achieved.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    389354

    Design of an intelligent boost pressure controller for a series sequential turbocharged diesel engine

    Seri bağlı aşırı doldurma sistemine sahip dizel motorlar için akıllı manifold basıncı kontrolcüsü tasarımı

    MUSTAFA ENGİN EMEKLİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLİN AKSUN GÜVENÇ

  2. Tez No

    637742

    Developing of a groundwater flow model for the area between Terkos lake and Canal Istanbul using GIS, remote sensing and numeric groundwater modelling

    Terkos gölü ile Kanal İstanbul arasındaki bölge için CBS, uzaktan algılama ve sayısal yöntemlerle yeraltı suyu akış modelinin geliştirilmesi

    KHANSAA ABDULELAH AHMED AHMED

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDÜSSELAM ALTUNKAYNAK

  3. Tez No

    595887

    Calibrating the building energy model by investigating different control strategies to improve the effect of automation system

    Otomasyon sisteminin etkisini iyileştirmek için farklı kontrol stratejilerinin incelenmesi ile bina enerji modelinin kalibrasyonu

    FATİH TÜYSÜZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE SÖZER

  4. Tez No

    449153

    Adaptive thermal comfort analysis of historic mosques: The case study of Salepcioglu Mosque, Izmir, Turkey

    Tarihi camilerin uyarlanır ısıl konfor analizi: Salepçioğlu Camisi alan çalışması, İzmir, Türkiye

    KHALED S M BUGHRARA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Enerjiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Enerji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ZEYNEP DURMUŞ ARSAN

    PROF. DR. GÜLDEN GÖKÇEN AKKURT

  5. Tez No

    567833

    Process-centered modeling experience from architect's perspective: A case study in a residential building in İzmir

    Mimarın bakış açısıyla süreç-odaklı modelleme deneyimi:İzmir'de bir konutta alan

    RAHŞAN AYTÜL GÜLMEZ RAAFAT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Mimarlıkİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEYNEP DURMUŞ ARSAN

Geri Dön