Tesisat Dergisi 328. Sayı (Nisan 2023)

67 TESİSAT • Nisan / 2023 ÇEVİRİ MAKALE ANNmodellerimizin özet temsilcileridir ve K parametresi 0, 12, 24, 48, ve 72 (saat) değerlerinden birini alır. Eğitim ve modellerin değerlendirilmesi. Yukarıda belirtildiği gibi, ‘Veri Envanteri’ bölünde belirt- tiğimiz aynı veri kümesi kullanılarak farklı modeller üzerine çalışıldı ve değerlendirme yapıldı. Veri kümesi orijinal veri- lerde ilk olarak hem dış hava sıcaklığı hem de ısı yüklerinin ardı ardına gelen tüm olası 24-saatlik zaman bölümlerinden ve daha sonra önceki K-saatlik zaman bölümünü de ekleye- rek, hem dış hava sıcaklığı hem de ısı yükleri için oluştu- ruldu. Geçmişe ait ısı yüklerini dikkate almayan durular için zaman bölümümün o kısmı tamamen işlem dışı bırakıldı. Dolayısıyla her zaman bölümü Şekil 1’e göre giriş ve çıkış olarak ikiye ayrıldı. 2016 ve 2017 yıllarına ait veriler yapay sinir ağı (ANN) için üzerinde çalışılan eğitim seti olarak kullanıldı ve bu sırada 2018 verileri de eğitimim durdurma kriteri için doğ- rulama veri kümesi olarak kullanıldı. Ortaya çıkan modeller, modellerin tüm yıl verileri üzerinden değerlendirildiğinden emin olmak için, 2019 yılının tamamına ait veriler, test kümesi, kullanılarak değerlendirildi. Modelin dış ortam sıcaklığı tahmini girdisi olarak ölçülen gerçek dış ortam sıcaklığı değerlerini kullanılarak değerlen- dirildiğine dikkat ediniz. İstatistiksel güvenirliği geliştirmek için, her modelin üzerinde sıfırdan başlayarak on kez çalı- şıldı (aynı üzerinde çalışma verileri ancak ağırlıklar tesadüfi olarak başlatılarak) kullanıldı ve bu on başlangıcın verdiği performans ölçümlerinin ortalaması kaydedildi. SONUÇLAR Enerji İmzası (ES) ve yük profili özellikleri Şekil 2, DH ağının Enerji İmzasını göstermektedir. parça bazında uygun bir yaklaşım sağlamak için değişim noktası sıcaklığı 12°C civarında bulundu. Değişme noktası sıcaklı- ğının üzerinde olan dış ortam sıcaklıklarının ısıtma sezon- larının %22,4’ünü meydana getirdiği bulunmuştur. Şekil 2 aynı zamanda mahal ısıtması yüklerinin orta seviyede ısıtma olduğu dönemlerde, eğimin düz olduğu dönemlerde, daha az sıcaklık bağımlı olduğunu ve bu küçük yüklerin çalışma saatleri ve çalışma olmayan saatlerden bağımsız olarak tek bir regresyon (bağlantı) çizgisi ile ifade edilebileceğini gös- termektedir. Dönemin kalan %77,6’sı, yüksek ısıtma mevsimine denk gelmektedir, dış hava sıcaklığı değişme noktası sıcaklığının altındadır. Değişme noktası sıcaklığının altındaki bağlantı hattı boyunca, çalışma saatleri dışında kalan küçük bir bölge aynı dış hava sıcaklığı değerinde çalışma saatlerine göre az bir miktar daha fazla mahal ısıtması yükü ihtiyacı gösterebilir. (yaklaşık 10 – 12°C). Özel günlük mahal ısıtması ve ısıtma derecesi saatleri ara- sındaki doğrusal ilişkiden, Şekil 3’de gösterildiği gibi, grafik günlük mahal ısıtması çalışmasının günlük ısıtma derecesi saatlerini, gün türlerinden veya manuel hatalı çalışmalardan/ müdahalelerden etkilenmeden takip ettiğini göstermektedir. Sonuçlar , daha ziyade çalışmadaki yüksek sıcaklık/geleneksel Bölge ısıtması dikkate alındığında beklenen tarzdadır. Bu sonuç aynı zamanda, ağ sıcaklığının yükteki oynamalarla Şekil 1. Kısa dönem için tahmin modeli mantığı. DH Veri kümesi Veri penceresi Veri penceresi Veri penceresi Dış hava sıcaklığı, T Isıtma yükü, Q K saat, h T, 24h