Calibrating the building energy model by investigating different control strategies to improve the effect of automation system

Abstract

Dünyada, hızla artan nüfus, sanayileşme ve teknolojinin gelişmesiyle birlikte enerji tüketimi de bu etkenlere paralel olarak artmaktadır. Tüketilen bu enerjinin büyük çoğunluğu, doğaya karşı birçok zararı olan fosil yakıtlardan üretilmektedir. Bu nedenle son zamanlarda, yenilenebilir enerji kaynaklarına yönelimler artmakta ve teşvikler yapılmaktadır. Ancak hızla artan enerji tüketimini ve doğaya verilen tahribatı azaltmak için bunlar yeterli değildir. Bu da üretimi sürekli arttırmaktansa elimizde olan üretilmiş olan enerjiyi verimli kullanarak tüketimi azaltma fikrini ön plana çıkartmaktadır. Dünyanın büyük kısmında olduğu gibi Türkiye'de de bu amaçla; enerji tüketimin büyük çoğunluğu oluşturan binalarda, sanayide ve ulaşımda, enerji verimliliği çalışmaları yapılmaktadır.Bu tezde yapılan çalışmanın amacı, vaka çalışması olarak seçilen bir binanın enerji modelinin oluşturulması, bu model yardımıyla, mekanik sistemlerin kontrolünü sağlayan otomasyon sistemine farklı kontrol stratejileri uygulayarak elde edilebilecek enerji tasarruflarının görülmesi ve bu modelin, sensörler yardımıyla binadan alınan gerçek enerji tüketimleri kullanılarak kalibrasyonun yapılmasıdır. Bu amaçla, vaka çalışması olarak İstanbul'un Kartal ilçesinde bulunan bir yaşlı bakımevi ele alınmıştır. Bakımevi 2005 yılında hizmete başlamış, ancak daha sonra enerji performansı açısından verimsiz bulunmuş ve yukarıda belirtildiği gibi enerji verimliliği çalışmaları kapsamında 2012 yılında binada renovasyon çalışmalarına başlanmıştır. İzolasyon yapılması, cam ve pencerelerin değiştirilmesi, aydınlatma sistemlerinin iyileştirilmesi, sıcak su üretimi için güneş panellerinin eklenmesi ve otomasyon sistemlerinin dahil edilmesi gibi uygulamalar 2018 yılının Mayıs ayı sonuna kadar sürmüştür ve bina, Haziran 2018 itibariyle tekrar tam kapasite hizmete başlamıştır. Bu tezde, yapılan renovasyon çalışmalarından biri olan otomasyon sistemlerinin enerji performansına etkisi incelenmek istenmiştir. Bu tezde, üç ana adımdan oluşan kapsamlı bir metodoloji geliştirilmiştir ve bu metodoloji takip edilerek vaka çalışması irdelenmiştir. Bu adımlar otomasyon sistemlerinin enerji performansına etkisi, enerji modelinin kalibrasyonu ve sonuçların karşılaştırılmasıdır. Tezin birinci uygulamasında, metodolojinin birinci adımı izlenerek otomasyon sisteminin bina enerji performansına etkisi incelenmek istenmiştir. Bu nedenle ilk olarak yaşlı bakımevinin enerji performans modeli oluşturulmuştur. Binanın mekanik sistemleri de detaylı bir şekilde modellenmiş ve oluşturulan modele entegre edilmiştir. Ardından, mekanik sistemleri kontrol etmek amacıyla, otomasyon sistemini temsilen bir kontrol mekanizması modele eklenmiştir. Eklenen bu kontrol mekanizması yardımıyla, base-case, ICT ve fuzzy adında üç farklı kontrol stratejisi, binanın mekanik sistemlerini kontrol etmek için modele uygulanmıştır. Daha sonra uygulanan bu stratejilerin enerji performansları elde edilmiştir ve birbirleriyle karşılaştırılarak erişilen enerji tasarrufları vurgulanmıştır. Ancak, bu sonuçların kalibre edilmemiş modelden elde edilen sonuçlar olduğu unutulmamalıdır. İkinci uygulamada ise, metodolojinin ikinci adımı izlenerek bina enerji modelinin kalibrasyonunun yapılması hedeflenmiştir. Bu kısımda, bir önceki uygulamada oluşturulan ve ICT kontrol stratejisine göre çalışan model kalibrasyon işlemine tâbi tutulmuştur. Çünkü yaşlı bakımevinin mekanik sistemleri bu stratejiye göre çalışmaktadır. Kalibrasyon işlemine başlarken, ilk olarak binadan, sensörler yardımıyla enerji tüketimleri ölçülmüştür ve depolanmıştır. Ölçümler, 2018 yılı Ocak-Kasım ayları arasında yapılmıştır. Ancak, Mayıs ayının sonuna kadar bina kullanımda olmadığı için, bu dönemi kapsayan ölçümler kalibrasyon işleminde kullanılamamıştır. Bu nedenle Haziran-Kasım aralığındaki veriler faydalanılmıştır. Öte yandan, modelin kalibre edilip edilmediğini anlamak için MBE ve CVRMSE olmak üzere iki farklı hata indikatörü hesaplanmış ve değerlendirilmiştir. Bu indikatörler, simülasyondan gelen enerji tüketimleri ile binadan ölçülen tüketimler arasında bir bağlantı kurarak modelin doğruluğu hakkında fikir vermektedir. Bu doğruluk değerlendirmesi de ASHRAE tarafından belirlenen, kalibrasyon kriterleri göz önünde bulundurularak yapılmaktadır. Modelde yapılan 4 değişiklikten sonra, hesaplanan MBE ve CVRMSE değerleri belirlenen kalibrasyon kriterlerini sağladığı için, model kalibre edilmiş olarak değerlendirilmiştir. Ardından ilk bölümde uygulanan fuzzy kontrol stratejisi bu kez kalibre edilen modele uygulanmıştır ve sonuçlar değerlendirilmiştir. Üçüncü adımda ise kalibre edilmiş ve kalibre edilmemiş modelin sonuçları karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. İlk adım için sonuçlar, yapılan çalışmanın bina enerji performansının önemli ölçüde arttığını göstermiştir. Base-case kontrol stratejisinde, yıllık ısıtma ve soğutma değerleri sırasıyla 88,16 kWh/m2 ve 21,57 kWh/m2 olarak elde edilmiştir. Bu değerler yüksek sayılabilecek değerlerdir. Bu tüketimi zaltmak için farklı kontrol stratejileri uyuglanmıştır. ICT stratejisinin uygulanmasıyla birlikte bu değerler 82,71 kWh/m2 ve 20,26 kWh/m2 olarak elde edilmiştir. Sonuç olarak ısıtma ve soğutma enerji tüketiminde sırasıyla %6,19 ve %6,06 tasarruf sağlanmıştır. Elde edilen bu tasarruflar yüzdesel olarak küçük gözükse dahi büyük çaplı binalarda gözardı edilemeyecek tasarruflardır. Daha sonra uygulanan fuzzy stratejileriyle tüketimler bir miktar daha azaltılmıştır. Birinci fuzzy senaryosu base-case stratejisi ile karşılaştırıldığında bu değerler ısıtma için %8,35' e ve soğutma için %10,54' e ulaşmıştır. İkinci fuzzy senaryosunda ise tasarruflar birinci fuzzy senaryosuna göre daha daiyileştirilmiştir. Bundaki en önemli etken ilk fuzzy senaryosundaki kollektör suyu çıkış sıcaklığının yerine iç sıcaklığın giriş değişkenil olarak atanması olmuştur. Bu değişim ile beraber ısıtma için %10,37, soğutma için %14,88 tasarruf elde edilmiştir. Unutulmamalıdır ki farklı girdi değişkenleri ve farklı senaryolar ile bu tasarrfulardan daha az ya da daha çok tasarruflar elde edilebilir. Bu tassarruflar sadece bu çalışma dahilinde modellenen bina ve oluşturulan senaryolara özgüdür.Kalibrasyon uygulamasında ise, daha önce bahsedildiği gibi, modeli değerlendirmek için MBE ve CVRMSE değerleri kullanılmıştır. Modelin kalibre edildiğini söyleyebilmek için bu değerlerin farklı kurumlar tarafından belirlenen belirli aralıklarda olması gerekmektedir. Bu çalışmada aylık bazda bir kalibrasyon işlemi yapılmıştır. İlk modelde MBE %15,12 ve CVRMSE %17,19 olarak hesaplanmıştır. Bu değerler belirlenen kalibrasyon kriterlerine yakın olmasına rağmen istenen aralıkta değildir. Model üzerinde yapılan değişiklikler sonrasında, 4. revizyon itibari ile MBE değeri %-2,76 ve CVRMSE değeri %8,40 olarak hesaplanmıştır. Kalibrasyon kriterlerini sağlayan bu değerler, modelin kalibre edilmiş olarak değerlendirilmesini sağlamıştır. Her ne kadar model kalibre edilmiş sayılsa da bu değerler daha iyi seviyelere gelebilir ancak bu çalışmadaki simülasyonlarda gerçek hava durumu yerine tarihsel hava durumu verileri kullanıldığı için bu hata değerleri kabul edilebilir olarak değerlendirilmiştir. Daha sonra eld`e edilen bu kalibre modele birinci fuzzy senaryosu uygulanarak gerçekte nasıl bir enerji tüketimi olacağı gözlemlenmiştir. Sonuç olarak, bu çalışma, otomasyon sistemlerinin binalarda, özellikle büyük ölçekli binalarda kullanılmasıyla enerji tüketimlerinin büyük ölçüde azaltılabileceğini göstermiştir. Ayrıca, bina modellerinin kalibrasyonun yapılmasıyla birlikte, modellerin gerçek binalara benzer şekilde davranıp gerçeğe yakın sonuçlar verebileceğini gözlememize yardımcı olmuştur. Bu işlem bize, renovasyonları gerçek binaya uygulanmadan bina üzerindeki etkilerini görme fırsatı verir. Son olarak, günümüzde enerjinin ne kadar önemli olduğu göz önünde bulundurulduğunda, bu tür faydalı uygulamaların sayısının arttırılmasının önemli olduğu ve teşvik edilmesi gerektiği aşikârdır.

In this thesis, the energy performance of a case study building, including the heating and cooling systems, was investigated by integrating different automation control strategies. At the same time, calibration of the generated energy model of the case study building, by using real measurements from the actual building, was also performed. The case study building was a large-scale residential building located in Kartal, Istanbul. It was designed for serving to elderly people and completed in 2005. After 7 years of use, the building was considered to be inefficient in terms of energy performance and decided to be retrofitted to make it more efficient. Therefore, several Energy Conservation Measures (ECMs), including insulation, efficient mechanical systems, automation system were applied to the building, and with the aim of seeing the effects of each ECM individually, the energy model of the building was created. Thus, by using this model, information about the energy performance of the retrofitted building was obtained, and the effects have been observed by applying different scenarios.The aim of this study was to propose a methodology that would enable, both obtaining the energy savings by applying different control strategies to the automation systems, and the calibration of the generated energy model by using the energy consumptions measured from the building. For this purpose, a comprehensive methodology consisting of three main sections has been developed, and the case study building was investigated by following this methodology. In the first case of the study, three different control strategy scenarios which were called base-case, Information and Communication Technology (ICT) and fuzzy, to enable to control the ASHP, WSHP and boiler which provide heating and cooling energy for the building, were examined. The base-case scenario is a simple scenario that controls when the mechanical systems of the building will be activated or deactivated, depending on the outlet water temperature of the solar collectors. The second scenario, ICT, is similar to the first one, but, unlike, the number of inputs has been increased to two. The additional input was outside air temperature. With the increased number of inputs, the provision of control of the system has become more customizable. It was aimed to improve the energy performance with the use of this customization capability. In the fuzzy scenario, the control strategy was taken a little further, and was intended to provide a dynamic control. To perform this, a fuzzy logic system that operates depending on the outlet water temperature of the solar collector and inside air temperature and controls the set-point temperature in hourly basis, has been developed. Besides, a second fuzzy strategy was applied. In the second case, the input variables were outside and indoor temperature. Finally, the heating and cooling energy consumptions of each scenario were compared and achieved energy savings were represented. But it should be noted that these results were obtained from the non-calibrated model.Second case of the study was performed with the aim of dealing with the calibration of the case study building' energy model, in terms of heating and cooling energy consumptions. The heating and cooling energy consumptions required to perform this process was measured hourly. The measurements started in early 2018 and lasted until early December. But, due to renovation works until end of the May, there was no one in the building until beginning of June. Therefore, the measurements covering this period were not useful. As a result, the data from June to early December was used for calibration. Two different error indicators, Mean Bias Serror (MBE) and Cumulative Variation of Root Maean Squarred Error (CVRMSE) were used while performing calibration. These indicators provide link between the simulation results and the measurements to decide whether the model is calibrated or not. While making this decision, calibration criteria defined by institutions such as American Society of Heating Refrigerating and Air Conditioning Engineers (ASHRAE) was taken into consideration. If the calculated indicators are within the specified criteria range, the model may be considered as calibrated. In this study, it was decided that the model was calibrated after the 4th revision. The third case of the study covers the comparison of the calibrated and uncalibrated results obtained in the first and second case. In fact, it might be considered as the evaluation of the study.The results for the first case demonstrated that the energy performance of the case study building was considerably improved. In the base-case scenario, the annual heating and cooling energy performances were 88.16 kWh/m2 and 21.57 kWh/m2 respectively. With the implementation of the ICT scenario, savings of 6.19% for heating and 6.06% for cooling were accomplished, and the consumptions of heating and cooling were dropped to 82.71 kWh/m2 and 20.26 kWh/m2 respectively. Furthermore, the energy consumptions were decreased slightly with the first fuzzy scenario. When it was compared with the ICT scenario, the obtained savings were 4.46% for heating and 9.39% for cooling. On the other hand, overall savings of first fuzzy scenario, which was reached 8.35% for heating and 10.54% for cooling, was considerably high. In the second fuzzy case, the heating saving and cooling saving were 10.37% and 14.88% respectively. It should be noted that higher or lower savings may be obtained by applying different control scenarios which contains different input variables and outputs. In the calibration case, as mentioned above, the MBE and CVRMSE indicators were compared to evaluate the model. The existing ICT model had error of 15.12% for MBE and 17.19% for CVRMSE. These values were not in the range of calibration criteria, but they were close. After the external wall U-value, ground floor U-value, infiltration rate and windows U-value were changed, the 4th version of the model was obtained. The MBE and CVRMSE values were improved to -2.76% and 8.40% respectively, in the last model. These results met the calibration criteria; therefore, this model was considered to be calibrated. Consequently, the results of this study demonstrated that the energy performances of the buildings might be considerably improved with the utilization of the automation systems, especially on the large-scale buildings due to the high degree of energy consumptions. Also, it may be provided that the building models may behave similar to the actual buildings thanks to calibration process. This gives us the opportunity to understand the effects of the adjustments on the building before applying it to actual building. Once and for all, considering how important energy is today, increasing the number of such useful applications is important and should be encouraged.