Hastane enerji planlamasında yenilikçi yaklaşımlar: Talep güç tahmin modelleri ve güneş enerjisi entegrasyonu
Innovative approaches in hospital energy planning: Demand power prediction models and solar energy integration
- Tez No: 933142
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERCAN İZGİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Enerji, Hastaneler, Electrical and Electronics Engineering, Energy, Hospitals
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Tesisleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Tez çalışması, hastane yapılarının enerji tüketimi üzerine odaklanarak, Talep Gücü (TG) tahmin modellerinin geliştirilmesi ve güneş enerjisi sistemlerinin entegrasyonu üzerine bir araştırma sunmaktadır. İlk aşamada, mevcut hastanelerden elde edilen veriler kullanılarak, farklı makine öğrenimi teknikleriyle TG tahminleri gerçekleştirilmiştir. Bu aşamada, Lineer Regresyon, Destek Vektör Makinesi ve Yapay Sinir Ağları gibi yöntemlerin başarıları karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. İkinci aşamada, belirlenen TG değerleri ve gerçek tüketim verileri temel alınarak, hastane acil durum jeneratörleri (ADJ) ile entegre çalışacak optimal güneş enerjisi sistemleri (GES) kapasiteleri belirlenmiştir. Bu analizler, ADJ-GES entegrasyonunun hastane enerji ihtiyacını büyük ölçüde karşılayabileceğini ve aynı zamanda maliyet tasarrufu sağlayabileceğini göstermektedir. Sonuç olarak, tez çalışması, hem TG tahmin modellerinin doğruluğunu hem de ADJ-GES entegrasyonunun hastane enerji yönetimi açısından önemini vurgulamaktadır. Bu çalışma, hastane yapıları için enerji verimliliği ve sürdürülebilirlik açısından değerli bir katkı sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
The thesis focuses on the energy consumption of hospital buildings, presenting a research on the development of Demand Power (DP) prediction models and the integration of solar energy systems. In the first stage, various machine learning techniques such as Linear Regression, Support Vector Machines, and Artificial Neural Networks are evaluated using data obtained from existing hospitals to predict DP accurately. In the second stage, based on the determined DP values and actual consumption data, analyses are conducted to determine the optimal capacity of solar energy systems (SES) that will integrate with hospital Emergency Generators (EGs). These analyses demonstrate that the integration of EGs with SESs can significantly meet the energy needs of hospitals while also providing cost savings. In conclusion, the thesis highlights both the accuracy of DP prediction models and the importance of EG-SES integration for hospital energy management. This study provides valuable insights for energy efficiency and sustainability in hospital buildings.
Benzer Tezler
- Agent-based modeling and simulation in hospital energy planning
Hastane enerji planlamasında ajan tabanlı modelleme ve simülasyon
ALİ KOÇ
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERAP ULUSAM SEÇKİNER
- Muş Devlet Hastanesi hasta radyolojik görüntü sayılarının, bir zaman serisi olarak derin öğrenme yöntemleri kullanılarak gelecek tahminlerinin yapılması
Making future predictions of Muş State Hospital patient radiological image numbers as a time series by using deep learning Methods
ERKAN YALDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMuş Alparslan ÜniversitesiNükleer Enerji ve Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEYDİN PALA
- Fazla kilolu bireylerde zaman kısıtlı beslenme uygulaması ile beslenme durumu arasındaki ilişkinin değerlendirilmesi
Evaluation of the relationship between time restricted eating practice and nutritional status in overweight individuals
AYŞE GÜL ATILGAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Beslenme ve DiyetetikGazi ÜniversitesiBeslenme ve Diyetetik Ana Bilim Dalı
PROF. SANİYE BİLİCİ
- A social navigation approach for mobile assistant robots
Asistan mobil robotlar için sosyal bir navigasyon yaklaşımı
HASAN KIVRAK
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE KÖSE
- Hastane binalarının enerji verimliliğinde yeşil konsept çıktılarının simülasyon ile değerlendirilmesi: Elazığ örneği
Simulation assesment of green concept outputs in energy efficiency of hospital buildings: Elazig example
HAZAL BOYDAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
MimarlıkFırat ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN POLAT
PROF. DR. FİGEN BALO