59 TESİSAT • Ekim / 2024 ÇEVİRİ / MAKALE Elektrikli ısıtma ve soğutma sistemlerine geçiş, faydalı elektriklendirmenin anahtarıdır. Elektrikli sistemler, özellikle yenilenebilir enerji kaynaklarıyla çalıştırıldığında, geleneksel fosil yakıt tabanlı sistemlere kıyasla önemli çevresel faydalar sunar. Ancak, bu geçişin başarısı düşük karbonlu elektriğin mevcudiyetine bağlıdır. Şebeke giderek daha fazla yenilenebilir enerjiyi bünyesine kattıkça, elektriğin karbon yoğunluğu azalmaya devam edecek ve bu da elektriklendirmeyi daha da cazip bir seçenek haline getirecektir. Bina Bilgi Modellemesi (BIM) BIM, enerji verimliliğini optimize eder, atığı azaltır ve bina yaşam döngüsü boyunca iş birliğini kolaylaştırır. İnşaat sektörü, BIM'den yararlanarak binaları sürdürülebilir bir şekilde tasarlayabilir, inşa edebilir ve işletebilir. BIM, bilgi paylaşımı için ortak bir platform sağlayarak mimarlar, mühendisler, müteahhitler ve tesis yöneticileri arasında iş birliğini teşvik eder. Bu entegre yaklaşım, sürdürülebilirlik ve karbonsuzlaştırma hedeflerinin bina yaşam döngüsünün her aşamasında dikkate alınmasını sağlar. BIM, bina performansını optimize edebilen ayrıntılı simülasyonlar ve analizler sağlar. Çeşitli tasarım senaryolarını modelleyerek, paydaşlar en doğru enerji verimli ve sürdürülebilir seçenekleri belirleyebilir. BIM ayrıca yenilenebilir enerji sistemlerini, gelişmiş HVAC teknolojilerini ve diğer sürdürülebilir özellikleri bina tasarımlarına entegre etmeyi destekler. Bu bütünsel yaklaşım yalnızca bina performansını iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda projenin genel değerini artırırken maliyetleri de düşürür. Yapay Zeka (AI) Yapay zeka, karbondan arındırılmış binaların akıllı şebekeye entegrasyonunu artırarak enerji kullanımını optimize eder ve binalar ile şebeke arasında sorunsuz etkileşimi kolaylaştırır. Yapay zeka, enerji tüketim modellerini tahmin edebilir, pil depolamayı optimize edebilir ve bina performansını iyileştirebilir. Fazla yenilenebilir enerjinin şebekeye ne zaman geri besleneceğini veya şebekeden ne zaman enerji çekileceğini optimize ederek binalar ile şebeke arasındaki etkileşimi kolaylaştırır. Yapay zeka destekli enerji yönetim sistemleri enerji tüketimini ve emisyonları önemli ölçüde azaltabilir. Yapay zeka, geçmiş verileri ve gerçek zamanlı koşulları analiz ederek HVAC, aydınlatma ve diğer bina sistemlerinde hassas ayarlamalar yapabilir. Bu ayarlamalar enerji kullanımını optimize edebilir, en yüksek talebi azaltabilir ve kullanıcı bireylerin konforunu iyileştirebilir. Yapay zeka ayrıca talep yanıt programlarında kritik bir rol oynar ve binaların enerji arzı ve talep değişikliklerine dinamik olarak yanıt vermesini sağlar. Vaka Çalışmaları: Eylemdeki Yenilikler Aşağıdaki projeler bu teknolojilerin ve kavramların etkileyici kullanımlarını göstermektedir. Her biri, inşa edilmiş çevrenin farklı sektörlerinin karbonsuzlaştırma hedeflerine ulaşmak için izleyebileceği uygulanabilir yolları göstermektedir. Empire State Binası Yenilemesi New York City'nin simgesel yapısı Empire State Binası'nın gelişmiş Enerji Yönetim Sistemleri (EMS) de dahil olmak üzere yenilenmesi, enerji kullanımında %38'lik bir azalmaya ve yıllık 4,4 milyon dolarlık enerji tasarrufuna yol açtı. Bu, akıllı yenilemeler, mevcut binalarda önemli enerji ve maliyet tasarrufu potansiyelini vurgular. Buradaki yenileme, binanın yalıtımını, pencerelerini ve HVAC sistemlerini yükseltmeyi ve kapsamlı bir enerji izleme ve kontrol sistemi uygulamayı içeriyordu. Bölge düzeyinde yeni kontroller uygulandı ve tesis operatörlerinin bina üzerinde ayrıntılı kontrole sahip olmalarına ve farklı bölümlerin veya kiracıların gereksinimlerine göre ayarlama yapmalarına olanak tanındı. 1931'de inşa edilen ve bir zamanlar dünyanın en yüksek ofis kulesi olan ikonik Art Deco tarzı bina, gökdelenlerin ilk neslinin bir parçasıydı. Bu son iyileştirmeler, eski gökdelenlerde enerji verimliliği için yeni bir standart belirledi ve büyük ölçekli iyileştirmelerin uygulanabilirliğini gösterdi. Empire State Binası'nın sahipleri şimdi, atık enerjiyi ortadan kaldırmak, otomasyonu artırmak ve kısmi yük verimliliğini iyileştirmek için mevcut sistemler için kontrolleri yeniden devreye alarak ve optimize ederek enerji tasarruflarını %70'e kadar artırmayı umdukları ikinci bir EMS yükseltme aşamasına geçiyorlar. Google Veri Merkezleri Google, veri merkezlerinin enerji tüketimini optimize etmek için DeepMind AI ve makine öğrenimini kullandı ve bunun sonucunda soğutma için kullanılan enerjide %40 ve toplam enerji tüketiminde %15 azalma sağlandı. Google, bu azalmaları, geçmiş verileri analiz etmek ve enerji tüketimini en aza indirmek için soğutma sistemlerini ayarlamak için AI kullanarak başardı. Bu, AI'nın en enerji yoğun ortamlarda bile karbon ayak izlerini önemli ölçüde azaltma potansiyelini sergiliyor. Makine öğrenimi algoritmalarından yararlanarak, Google'ın AI sistemi soğutma ihtiyaçlarını tahmin edebilir ve verimliliği optimize etmek için gerçek zamanlı ayarlamalar yapabilir. Bu yalnızca enerji tüketimini azaltmakla kalmaz, aynı zamanda veri merkezlerinin genel güvenilirliğini ve performansını da artırır.
RkJQdWJsaXNoZXIy MTcyMTY=