Tesisat Dergisi 328. Sayı (Nisan 2023)

64 TESİSAT • Nisan / 2023 ÇEVİRİ MAKALE Gelecekteki Düşük Sıcaklıkta Bölgesel Isıtma Sistemleri için Kısa Vadede Enerji Yükünü Hesap Edecek Yeni Bir Makine Öğrenme Yaklaşımı (*) GIRIŞ B ölge ısıtması (DH) binaların enerji besleme sis- temlerinin işletilmesi için hayati önemde bir rol oynamaktadır ve küresel olarak nihai enerji kulla- nımının %35’ine ve enerji ile ilişkili CO2 salımla- rının [1] %38’ine karşılık gelmektedir. Ancak birçok soğuk iklim bölgelerindeki mevcut DH ağları hala, 75°C ve üzeri gibi daha fazla yüksek besleme sıcaklıkları kullanmaktadır. Yeşil enerji girişimleri dikkate alındığında, düşük enerjili binaların envanterdeki payının artması ve ılıman iklimlerdeki vaka örnekleri sonucu mevcut DH ağlarının düşük sıcaklıkta (*) Bu makale The REHVA European HVAC Journal - Aralık 2022 sayısından çevrilmiştir. Özet: Bu çalışmada, bölgesel ısıtma sisteminde (District Heating (DH)) son kullanıcıların ısıtma enerjisi talebini bir gün öncesinden tahmin etmek için; DH son kullanıcılarının mevcut tüketim değerlerini ölçme bilgilerini ve hava durumu bilgilerini kullanarak makine öğrenimi yöntemlerini geliştiriyoruz. Çalışmanın odak noktası, kısa vadeli yük tahmin yöntemlerinin doğruluk düzeylerinin ayrıntılı bir analizidir. Özellikle doğruluk seviyelerinin miktarları giriş parametrelerindeki varyasyonlarla beraber Yapay Sinir Ağı (Artificial Neural Network (ANN)) modelleri için belirtilmiştir. Özellikle geçmişteki saatlik ısıtma yüklerinin tahmin modeline girdi olarak dâhil edilmesinin önemi bakımından geçmiş verilerin önemi araştırılmıştır. Ek olarak, geçmişteki girdi verilerinin farklı uzunluklarının etkisi incelenmiştir. Yöntemlerimiz, bir İskandinav ortamındaki gerçek bir kullanım durumundan alınan, 2016-2019 yılları arasında DH sistemi tarafından beslenen 20 bakım evinden toplanan ölçüm verileri kullanılarak değerlendirilmiş ve doğrulanmıştır. Bu çalışma, dış ortam sıcaklığı ve ısıtma yükü arasında güçlü bir doğrusal ilişki olmasına rağmen, gelecekteki ısıtma yüklerinin tahmini için geçmişteki ısıtma yüklerini bir girdi olarak dâhil etmenin öne- mini göstermiştir. Ayrıca, sonuçlar en azından önceki 24 saate ait geçmiş verileri dâhil etmenin önemli olduğunu göstermektedir. Ortaya çıkan modeller, bu tür tahmin modellerinin gerçek bir kullanım çalışması için pratik olarak uygulanabilir olduğunu göstermektedir. Telif hakkı © 2022 yazarlarca alınmıştır. Konferans makalesi CC-BY*4.0 lisansıyla yayınlanmaktadır. THOMAS OHLSON TIMOUDAS YIYU DING QIAN WANG İsveç, RISE Araştırma Enstitüleri Norveç Bilim ve Teknoloji Üniversitesi (MTNU), Enerji ve Proses Müh. Fakültesi KTH Kraliyet Teknoloji Enstitüsü, İnşaat Mühendisliği ve Mimarlık Fakültesi