Bina toplulukları için SDCA algoritması ile elektrik tüketimi tahmini: Selçuk Üniversitesi Kampüsü örneği
Electricity consumption forecast for building communities using SDCA algorithm: Selcuk University Campus case study
- Tez No: 924399
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜL NİHAL GÜĞÜL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Enerji, Energy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Akıllı ölçüm sistemlerinden enerji tüketim verilerinin gerçek zamanlı olarak elde edilmeye başlanması ile veri odaklı bina enerji yönetim sistemleri geliştirilmeye başlanmıştır. Veri odaklı bina enerji yönetimi, binalarda enerji tasarrufu sağlamak için uygun maliyetli bir çözümdür. Binalarda enerji yönetimi, gelecekteki enerji talebini tahmin etmek, enerji tasarrufu stratejileri geliştirmek ve binaya entegre optimum yenilenebilir sistemleri tasarlamak için gereken yük profili verileri sağlamaktadır. Aynı zamanda, elde edilen veriler sayesinde tüketim anomalileri de tespit edilebilmektedir. Bu nedenle, bina yük profillerinin oluşturulması ve elektrik tüketim verisinde anormal verilerin tespit edilmesi enerji tasarruf stratejileri geliştirmek ve sürdürülebilir davranışları teşvik etmek için doğru karar almaya yardımcı olacaktır. Bu tezde, Selçuk Üniversitesi kampüsünde 34 binada kurulu olan akıllı enerji analizöründen elde edilen veriler kullanılarak binaların saatlik, günlük, aylık ve yıllık yük profillerini oluşturan ve anomali tespiti yapan bir yazılım modülü geliştirilmiştir. Anomali tespiti yapmak amacı ile Microsoft ML.NET kütüphanesi sayesinde hava sıcaklığı ve ölçülen enerji tüketim verileri kullanılarak tahmin modelleri geliştirilmiştir. Aynı zamanda kullanıcının gün tipi tanımlamasına izin verilerek tahmin modelinin doğrululuk derecesi arttırılmıştır. Ölçülen ve tahmin modellerinden elde edilen veriler ile istatistiksel kontrol grafikleri oluşturulmuştur. Sonuç olarak, tahmin edilen elektrik tüketim verisi ve ölçülen gerçek zamanlı veriler karşılaştırılarak anormal enerji tüketimi tespit edilmiştir. Bu sayede bina yöneticilerinin sorunları tam zamanında tespit etmesine yardımcı olunmuştur. Geliştirilen yazılım modülünün etkinliği ölçülen gerçek zamanlı verilerin analizi yoluyla doğrulanmıştır. Eğitim, restoran ve hastane amacı ile kullanılan üç binanın son bir yıllık elektrik tüketim verisi kullanılarak yapılan tahminlerde farklı gün tipleri için doğruluk oranları %99.0079 ile %99.9985 arasında elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Real-time acquisition of energy consumption data from smart measurement systems provided development of data-driven building energy management systems. Data-driven building energy management is a cost-effective solution for energy saving in buildings. Energy management of buildings provides the required load profile data to estimate future energy demand, develop energy saving strategies and design optimum renewable systems integrated to the building. At the same time, energy consumption anomalies will be detected using measured data. Therefore, generating building load profiles and detecting abnormal electricity consumption data will help to give the accurate decisions to develop energy saving strategies and encourage sustainable behaviors. In this thesis, a software module that generates hourly, daily, monthly and annual load profiles of buildings and detects anomalies using the data obtained from the smart energy analyzers installed in 34 buildings on the Selcuk University campus has been developed. In order to detect anomalies, prediction models have been developed with the help of Microsoft ML.NET library and using ambient outdoor temperature and measured energy consumption data. At the same time, the accuracy of the prediction model has been increased by allowing the software user to define the day type. Statistical control charts were created with the data obtained from the measured and prediction models. As a result, the estimated electricity consumption data and the measured real-time data were compared and abnormal energy consumption was detected. In this way, building managers were allowed to detect the problems in a timely manner. The effectiveness of the developed software module was verified through the analysis of the measured real-time data. In the predictions conducted using the one-year hourly electricity consumption data of three buildings used for education, restaurant and hospital purposes, the accuracy rates for different day types were obtained between 99,0079% and 99,9985%.
Benzer Tezler
- Bina toplulukları için enerji yönetim yazılımı geliştirilmesi
Development of energy management software for building communities
KENAN GEÇER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜL NİHAL GÜĞÜL
- Optimum yenilenebilir enerji sistemlerinin tasarımı için yazılım geliştirme
Software development for the design of optimum renewable energy systems
BURAK BEHLÜL ÖLMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜL NİHAL GÜĞÜL
- Sıfır enerji tüketimli kampüs hedefinde elektrik talebinin karşılanması amacı ile yenilenebilir enerji sisteminin optimum tasarımı: Selçuk Üniversitesi örneği
Optimum design of the renewable energy system to meet the electricity demand in the zero energy consumption campus target: A case study of Selcuk University
CANSU OĞUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜL NİHAL GÜĞÜL
- Kent çeperlerindeki az katlı konut topluluklarının kullanıcı-mekan ilişkisi bağlamında değerlendirilmesi: İzmir örneği
Evaluation of the low-density housing settlements at urban fringes within the context of user-space relationship: Case of Izmir
T. DİDEM AKYOL ALTUN
- Karşıyaka ilçesi örneğinde kent dokusu ve açık-yeşil alan ilişkileri üzerine bir araştırma
A Study about relationship between urban pattern and open-green areas in Karşıyaka district
SİBEL YİĞİTER
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Peyzaj MimarlığıEge ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜMİT ERDEM