Bina enerji performans tahmininde vekil model yaklaşımları
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, MİMARLIK ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: Ayşe Rüya EFE
Danışman: Suzi Dilara Mangan
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Kentleşme ve sanayileşme, doğal kaynak tüketimini ve sera gazı emisyonlarını artırarak iklim değişikliğini önemli ölçüde hızlandırmakta, daha verimli kentsel enerji politikaları ve bina tasarımlarını zorunlu hale getirmektedir. Bina sektörü, enerji tüketiminde ve sera gazı emisyonlarında önemli bir paya sahip olduğundan, sürdürülebilir bir gelecek için enerji talebinin tahmini ve bina tasarımlarının değerlendirilmesi büyük önem taşımaktadır. Günümüzde mevcut bina üretim süreci genellikle yinelemeli deneme-yanılma yöntemine dayanmaktadır. Fakat çevresel koşulların etkisiyle iddialı hale gelen bina performans hedefleri bu yaklaşımın uygulanabilirliğini yitirmesine sebep olmuş ve bununla birlikte optimal tasarım çözümlerini bulmanın gerekliliği giderek kendini göstermiştir. Ayrıca, tasarım parametre alternatifleri zamanla artmakta ve bu durum, potansiyel çözümlerin sayısını ve karmaşıklığını artırmaktadır. Bu nedenle, farklı tasarım alternatiflerini değerlendirmek daha da zorlaşmakta ve erken tasarım aşamasında alınan kararların bina performansı üzerindeki etkisini belirlemek için bina performans simülasyonlarını karar alma sürecine entegre etmek gerekmektedir. Ancak, birçok tasarım parametresi içeren yüksek boyutlu tasarım alanlarını değerlendirmek için milyonlarca simülasyonun yapılması, yoğun bir hesaplama yükü problemini beraberinde getirmektedir. Literatürde "boyutsallığın laneti" olarak adlandırılan bu durum, karar alma sürecine hızlı ve etkili geri bildirim sağlayabilecek olan vekil modeller ile aşılabilmektedir. Bu çalışmada, bina enerji tüketimi EnergyPlus tarafından simüle edilen yüksek boyutlu tasarım alanı örneklenerek oluşturulmuş veri setleri kullanılmıştır. Tipik çok aileli apartman bloğu için bina kabuğu, enerji sistemleri ve yenilenebilir enerji sistemleri açısından farklı tasarım alternatifleri değerlendirilmiştir. Bu veri seti için farklı algoritmalara (Yapay Sinir Ağı (YSA), Rastgele Orman (RO) ve Destek Vektör Makineleri (DVM)) dayalı üç tahmin modeli kullanılarak bina performans tahmin analizleri gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, algoritmalarla eğitim ve test setlerinin dağılımı da dikkate alınmış ve modellerin interpolasyon ve ekstrapolasyon yetenekleri değerlendirilmiştir. Sonuçlar, tasarım alanını keşfetmenin toplam hesaplama maliyetinin, belirgin bir doğruluk kaybı olmadan önemli ölçüde azaltılabileceğini göstermektedir. Ayrıca, çapraz doğrulama ile elde edilen performans ölçütlerindeki varyasyonun çok düşük olması, bu yaklaşımların güvenilirliğine işaret etmektedir.