Bina Enerji Retrofiti İçin Paydaş-Temelli Bir Akıllı Sistem (SISER)

Date

2020-06-01

Author

Gürsel Dino, İpek
Kalkan, Sinan
Alatan, Abdullah Aydın

Metadata

Show full item record

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Item Usage Stats

234
views

0
downloads

SISER ismindeki bu arastırma projesi, enerji retrofit süreçleri için akıllı bir sistem ve karar verme süreci gelistirmeyi amaçlamıstır. Mevcut binalar, farklı performans standartlarına tabi olmaları ve yapı malzemelerinin zamanla eskimesi sebebi ile yeni binalara göre daha kötü performans göstermektedirler. Bina retrofiti, bina enerji verimliligi, çevresel ve ekonomik faydalar ve bina kullanıcılarının konfor ve saglıgını iyilestirmek açısından önemli bir fırsat teskil etmektedir. Bina enerji simülasyon araçları, mevcut bir binayı ve muhtemel retrofit senaryolarını sayısal olarak degerlendirmek için çok önemlidir. Fakat simülasyonlar, enerji modelleme isleminin zahmetli ve hataya açık olması sebebi ile verimli olarak kullanılamamaktadır. SISER, bilgisayarlı görü gibi gelismis hesaplamalı yöntemler ile enerji modellemesini kolaylastıracak yöntemler gelistirmeyi amaçlar. SISER ayrıca tüm paydasların etkili retrofit karar verme süreçlerine dahil olabilmeleri için bir prosedür gelistirmistir. Bu isbirlikçi ortam, enerji tüketimini ve CO2 salımlarını azaltma ve kullanıcı konforunu arttırma hedeflerinde paydasların ortak karar alabildikleri bir ortam görevi görür. Bu arastırmada gelistirilen yöntemler, Orta Dogu Teknik Üniversitesi Mimarlık Fakültesi binasında bir vaka çalısması üzerinde uygulanmıstır. Binanın otomatik enerji modellemesini destekleyen gelismis bilgisayarlı görme yöntemleri yeterli etkinlik ve hassasiyet göstermistir. Bu modeller, gelistirilen retrofit senaryolarının performans kriterlerinin nicellestirilmesini desteklemistir. Ayrıca, bu arastırmada gelistirilen isbirlikçi karar verme yaklasımları, simülasyonlarda hesaplanan performans kriterleri üstüne kurgulanmıs ve tüm paydasların sistematik ve isbirlikçi bir sürece dahil edilmesiyle etkili bir iyilestirme planlamasının yapılabilecegini göstermistir.

Subject Keywords

enerji retrofiti, enerji simülasyonu, isbirlikçi karar verme, görüntü analizi, paydas yönetimi

URI

https://hdl.handle.net/11511/95915

Collections

Department of Architecture, Project and Design

Suggestions

OpenMETU
Core

Karbon-Nötr Ekonomiye Geçiş Perspektifinde Bir Yazılım Algoritmasının Geliştirilmesi ve GAP Bölgesi Binalar Sektörüne Uygulanması Başoğlu, Duygu; Pekeriçli, Mehmet Koray; Tanyer, Ali Murat; Pınarcıoğlu, Mehmet Melih; Yeşilata, Bülent (null; 2018-05-12) Bu çalışmada, GAP Bölgesi’nin tüm üretim ve hizmetalanlarında kaynakların en etkin biçimde kullanımının modellenmesi, yaygınlaştırılması, verimliliğin arttırılması, karbon ayak izinin azaltılması, sürdürülebilir ve yeşil büyümenin sağlanması amacıyla bir yazılım algoritması tasarlanmıştır. Karbon Salım Uzman Sistem ve Simülasyon (KAUSS) olarak adlandırılan bu yazılım platformunun algoritmasına ait şema Şekil 1’de gösterilmiştir. Geliştirilen yazılım, kentlerin mevcut k...
Binalarda Güneş Kontrol Yöntemlerinin Optimizasyon Temelli Performans Değerlendirilmesi Gürsel Dino, İpek (2017-01-01) Bu çalışmada, binalarda farklı güneş kontrol yöntemlerinin karşıtlaştırmalı analizini, bir genetik optimizasyon algoritması ile destekleyen bir tasarım aracı ve yöntem, önerilmektedir. Çalışmada ilk olarak farklı cam alternatifleri ve sıklıkla kullanılan bazı standart gölgeleme yöntemlerinin oluşturduğu sekiz senaryo geliştirilmiştir. Ardından bu senaryolar, örnek bir bina tasarımı üstünde uygulanarak genetik optimizasyon algoritması uygulanmıştır. Algoritma, pencere büyüklüklerini ve gölgelik boyut paramet...
Adaptive neuro fuzzy inference system applications in chemical processes Güner, Evren; Özgen, Canan; Leblebicioğlu, Kemal; Department of Chemical Engineering (2003) Neuro-Fuzzy systems are the systems that neural networks (NN) are incorporated in fuzzy systems, which can use knowledge automatically by learning algorithms of NNs. They can be viewed as a mixture of local experts. Adaptive Neuro-Fuzzy inference system (ANFIS) is one of the examples of Neuro Fuzzy systems in which a fuzzy system is implemented in the framework of adaptive networks. ANFIS constructs an input-output mapping based both on human knowledge (in the form of fuzzy rules) and on generated input-out...
SiC Güç Yarı İletkeni Tabanlı Şebekeye Bağlı Fotovoltaik Güç Kaynağı Geliştirme Projesi Ermiş, Muammer; Nalçacı, Gamze(2015-12-31) Bu projede ‘Silicon Carbide (SiC)’ yarı iletken teknolojisini kullanarak, Yüksek Frekans Transformatörlü DA/DA çevirgece dayalı maksimum güç noktası izleyicisi ve üç fazlı evirgeçten oluşan özgün bir fotovoltaik enerji dönüşüm sistemi tasarlanıp gerçekleştirilecektir. Si tabanlı IGBT yerine SiC MOSFET’e dayalı olarak geliştirilmesi planlanan sistemin enerji dönüşüm verimliliği eniyilenecek ve böylece uzun yıllar alan fotovoltaik panel ilk yatırım maliyetinin geri ödeme süresi en aza indirilmiş olacaktır. G...
Telsiz Teknolojiler Yardımıyla Proje Ekibi Yerinin Şantiyede Belirlenmesi Pekeriçli, Mehmet Koray; Tanyer, Ali Murat(2015-12-31) Önerilen proje kapsamında yeni kablosuz ağ teknolojilerinin yapı ölçeğinde yer ve aktivite takibi, bağlama özel bilgi üretilmesi ve iletilmesi için kullanımı araştırılacak ve tüm bunları destekleyecek altyapı, yazılım ve donanım entegrasyonu üzerine yeni bilgi ve teknoloji üretilecektir.Ana hedef halihazırda yaygın olarak kullanılan çevresel birimler ve bunlara ait basit arayüzler aracılığıyla mekan bilgisinin de entegre edildiği yeni deneyimler üretmek ve bunları binalara ait inşaat, yönetim, ve işletme sü...

Citation Formats

İ. Gürsel Dino, S. Kalkan, and A. A. Alatan, “Bina Enerji Retrofiti İçin Paydaş-Temelli Bir Akıllı Sistem (SISER),” 2020. Accessed: 00, 2022. [Online]. Available: https://hdl.handle.net/11511/95915.