Bina enerji performansını geliştirmede optimum çözümleri belirlemeye yönelik simülasyon ve çok amaçlı optimizasyon tabanlı bir karar destek modeli
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Bina enerji performansını geliştirmeye yönelik karar verme sürecinde karar verici çok sayıda çözüm alternatifi arasından enerji, maliyet, çevresel etki gibi birden fazla kriteri aynı anda dikkate alarak optimum çözümü belirlemek zorundadır. Oldukça karmaşık olan bu süreçte ortaya çıkan başlıca üç problemin olduğu tespit edilmiştir. Bunlardan ilki, bu çözümlerin belirlenmesinde karar vericiyi yönlendirecek sistematik yöntemlerin yaygın olarak kullanılmamasıdır. İkincisi, bina enerji performansını geliştirme sürecinde girdi-çıktı etkileşimine yönelik bilgi desteğine ihtiyaç duyulmasıdır. Üçüncüsü ise, karar vericinin çok amaçlı optimizasyon problemiyle karşı karşıya olması ve buna çözüm üretme gerekliliğidir. Çalışmada bu problemlere çözüm olarak, hassasiyet analizi ve simülasyon tabanlı çok amaçlı optimizasyon yöntemlerine dayanan bütünleşik bir yaklaşımı kapsayan bir karar destek modeli önerilmiştir. Bina enerji performansını geliştirmede optimum çözümleri belirlemeye yönelik önerilen bu model, başta mimarlar olmak üzere tüm karar vericilere karar desteği sağlayacak biçimde geliştirilmiştir. Hassasiyet analizi yöntemi, tasarım parametrelerinin bina enerji performansı üzerindeki etki düzeylerinin belirlenmesi ve önem derecelerine göre sıralanması ile önemli bir bilgi desteği sağlamaktadır. Çok amaçlı optimizasyon yöntemi ise, birden fazla kriterin eş zamanlı ele alınmasını ve büyük çözüm kümeleri içerisinde araştırma yapılmasını gerektiren problemlere çözüm üretmede önemli bir güce sahiptir. Önerilen modelde, varyans tabanlı global hassasiyet analizi yönteminin uygulamasında EnergyPlus bina performans simülasyon programı, Matlab, Simlab ve Microsoft Excel programları bir arada kullanılmıştır. Çok amaçlı optimizasyon yönteminin uygulamasında ise, GenOpt optimizasyon programı EnergyPlus simülasyon programı ve Microsoft Excel programı ile entegre bir şekilde kullanılmıştır. Böylelikle, çalışma kapsamında önerilen modelde birden fazla programın belirli bir amaca yönelik entegre edilmesi ve yazılan bilgisayar kodlarıyla otomasyon sağlanması ile özgün bir karar destek yaklaşımı geliştirilmiştir.Önerilen model uygulanabilirliğinin test edilmesi amacıyla mevcut bir okul binası üzerinde uygulanmıştır. Bu tez çalışmasının sonucunda önerilen karar destek modelinin: Binanın yıllık ısıtma ve soğutma enerjisi tüketimleri ve Net Bugünkü Değer (NBD) kriterlerine göre optimum çözümlerin geliştirilmesinde; Binada odaklanılması gereken öncelikli uygulama alanlarının belirlenmesinde, potansiyel bir güce sahip olduğu saptanmıştır. During decision making process for improving building energy performance, the decision maker is forced to determine the optimum solution out of many solution alternatives according to multiple criteria such as energy, cost and environment. This is a complex process in which there are three main problems. The first of these problems is the limited use of systematic decision making approaches that guide the decision maker to the most effective solution. Secondly, there is a need for knowledge support about input-output relationships in building energy performance. Thirdly, the decision maker is faced with a multi-objective optimization problem that needs to be solved. In this work, an integrated decision support model built on sensitivity analysis and simulation based multi-objective optimization is proposed to solve these problems. The proposed decision support model to determine optimum solutions for building energy performance is developed to mainly support architects as well as all the decision makers. Sensitivity analysis provides knowledge support by identifying influence levels of design parameters on building energy performance and ranking their order of importance. Multi-objective optimization, on the other hand, works powerfully on problems that require solving for multiple objectives at the same time and searching in large solution spaces. EnergyPlus building performance simulation software, Matlab, Simlab and Microsoft Excel are all used together for the execution of variance based sensitivity analysis. As for multi-objective optimization, GenOpt optimization package, EnergyPlus and Microsoft Excel are used in an integrative way. Therefore, by integrating multiple software tools towards a predefined goal and implementing automation by computer codes, a novel decision support approach is developed. The proposed model is applied to an existing school building to test its applicability. The proposed decision support model has potential for the following cases: Developing optimum solutions for building annual heating and cooling energy consumptions and Net Present Value (NPV) criteria; Identifying the primary application areas in building that should be focused on.
Collections