Tesisat Dergisi 327. Sayı (Mart 2023)
46 TESİSAT • Mart / 2023 ÇEVİRİ MAKALE VRF’ler için kaçak tahmini modelleri VRF’lerde veri merkezinde depolanan yeterli işletme verisi olduğundan, normal koşullar için bunları eğitim verisi olarak kullanarak bir RLI tahmin modeli oluşturmak mümkündür. Ancak depolanan veriler hem normal hem de anormal verileri de içermektedir. Bu nedenle, veri temizleme sürecinde, eğitim bilgisi olarak sadece normal veriler çekil- miştir. Verilerin çekilmesi aşağıdaki iki kademede yapılır. İlk olarak cihaz verileri İlk olarak, arıza kaydı olmayan cihazların kayıtları ve arıza onarımları tamamlanmış cihazların kayıtları çıkartılır. Daha sonra, bir soğutucu şarj miktarı indeksi olan RLI’nin ortalama değeri kaydı çıkartılan her cihaz için hesaplanır. Bu değerlerin göreceli frekans dağılımları Şekil 2’de görülen normal dağılımın siyah hattıma yakındır. Dağılıma montaj sırasındaki soğutucu akışkan şarj süreci ve elemen değişimi gibi bakımlar öncesinde ve sonrasında soğutucu akışkan tamamlama süreçleri neden olur. Dağılım eğrisinin ortasına yakın değeri olan cihazlar (şekildeki kırmızı alan) uygun miktarda soğutucu akışkanla şarj edilmiş cihazlardır ve bunların çalışma verileri eğitim için kullanılabilir olarak belirlenmiştir. Eğitim verilerini kullanarak, normal RLI’ nin bir tahmin modeli LightGBM [5] tarafından oluşturulmuştur. Modelde kullanılan açıklayıcı değişkenler; dış ortam sıcaklığı, komp- resör hızı, kompresör akımı ve ısı eşanjörü subcooling (aşırı soğutma) kontrolü için genleşme valfı açıklığıdır. Isıtma için normal DSH tahmin modeli de aynı şekilde oluşturulmuştur, açıklayıcı değişkenler; dış ortam sıcaklığı, kompresör sürati, çalışan iç ünitenin toplam kapasitesi ve ısı eşanjörü subcoo- ling kontrolü için genleşme valfı açıklığıdır. Her iki özeliği, dış ortam sıcaklığı ve kompresör yük oranı değişim aralığı içinde belirlenen test şartları kombinasyonları Şekil 3’de gösterilmiştir. İlk süreçte bulunan kaçaklar ve arıza periyodundaki veriler arızalara göre etiketlenmiş ve kaçak tespit kesinliğinin doğrulanması için anormal ver olarak kullanılmıştır. Chillerler için kaçak tahmin modelleri Chiller için kaçak tahmin modeli VRF cihazlarına göre farklı şekilde oluşturulmuştur. Chillerler için RLI hesapla- ması maksatlı bir veri deposu yoktur. Bu nedenle, bir iklim odası içine bir chiller monte edilmiş ve eğitim maksatlı ola- rak gerçek çalışma koşullarını simüle eden değişik şartlarda testler yapılmıştır. Değiştirilecek dört test şartı: dış hava sıcaklığı, kompresör yük oranı, çıkan suyun sıcaklığı (leaving water tempera- ture (LWT)) ve kaçak durumu olarak soğutucu akışkan şarj miktarıdır. Eğer koşullar tüm parametre aralıklarını homojen bir şekilde kapsayacak şekilde belirlenirse gereken test adam saat miktarı çok büyük olacaktır. Bu nedenle test adam-saat sayılarını azaltırken hassas bir tahmin modeli oluşturmak için, test koşuları seçilen cihazların çalışma yerlerinde sıklıkla karşılaşılan çalışma durumları arasından seçilmişlerdir. Her iki özelliği dikkate alarak, dış hava sıcaklığı ve komp- resör yük oranı değişme aralığı içinde belirlenen test koşulları seti kombinasyonları Şekil 3’de gösterilmiştir. 27 test koşulu seti içinde öncelik ESEER (European Seasonal Energy Efficiency Ratio _ Avrupa Mevsimsel Enerji Verimliği Oranı) şartına ve ESEER şartı altındaki alana (1), burası alan klima uygulamalarının yoğun bir frekansta kullanıldığı alandır ve (2) numaralı alana verilmiştir, burası ise süreç sıcaklık kontrol uygulamalarının yüksek frekansta meydana geldiği alandır. LWT verilerinden, en yüksek sıklıkta meydana gelme durumlarına odaklanarak, 5, 7, 11 ve 13°C olarak dört durum seçilmiştir. Yukarıdaki test koşullarına göre yapılan testlerden elde dilen veriler eğitim verileri olarak kullanılmış ve rastgele Şekil 2. RLI’nin dağılımı Şekil 3. Test için dış ortam sıcaklığı ve kompresör yük oranı seti kombinasyonu P devir [rpm]
Made with FlippingBook
RkJQdWJsaXNoZXIy MTcyMTY=