İklimlendirme sistemlerinde enerji verimliliğinin çok kriterli analiz yöntemleri ile karşılaştırılması

Abstract

Bu çalışmada, iklimlendirme sistemlerindeki enerji verimliliğinin, merkezi ve ayrık sistemler için yenilenen regülasyonlara göre karşılaştırılması, veri zarflama analizi ile yapılmıştır. Karar verme birimleri ile girdi-çıktılar belirlendikten sonra Excel çözücüsü olan VZA (Veri Zarflama Analizi) ile çözümlenmiştir. VZA, doğrusal programlama ile matematiksel model çözümünü yapmaktadır. Karşılaştırılan merkezi ve ayrık sistemlerden hangisinin daha verimli olduğunu tespit etmek için VZA programı, CRS (Sabit Getirili Ölçek) ve VRS (Değişken Getirili Ölçek) yöntemlerinden ikisi ile de denenmiştir. Program, VRS yöntemi ile çalıştırıldığında her iki sistem için de eşit verimlilikte sonuçlar vermesi nedeniyle CRS yöntemi seçilmiştir. Girdi yönelimli CRS yönteminin matematiksel modeli, çıktıyı maksimize edecek şekilde oluşturulmuştur. Ardından veri zarflama yönteminin en önemli noktalarından biri olan etkin olmayan girdilerin belirlenmesi adımı uygulanmıştır. Bu noktada etkin olmayan girdiler modelden çıkarılarak, merkezi sistemlerin daha verimli olduğu sonucunu veren nihai matematiksel model oluşturulmuştur.

In this study, the comparison of energy efficiency in air conditioning systems according to the renewed regulations for central and discrete systems was done by data envelopment analysis. After determination of input-outputs with decision-making units, they were analyzed with DEA (Data Envelopment Analysis) which is an Excel solver. DEA performs mathematical model solution with linear programming. DEA program was checked with both CRS (Fixed Return Scale) and VRS (Variable Return Scale) methods to determine which of the central and discrete systems compared was more efficient. The CRS method was chosen because the program yielded equally efficient results for both systems when run with the VRS method. The mathematical model of the input-oriented CRS method was designed to maximize the output. Then the step of identifying ineffective inputs, which is one of the most important points of data enveloping method, was applied. At this point, ineffective inputs were removed from the model and a final mathematical model was created which concluded that centralized systems were more efficient.