Güneşlenme Olasılığına Bağlı Olarak Enerji Tüketiminin Belirlenmesi

Abstract

Elektrik enerjisi harcamalarında aydınlatma belli bir yer tutmaktadır. Aydınlatmada harcanan elektrik enerjisinden tasarruf etmek amacıyla doğal aydınlatmaya ve doğal aydınlatma sistemlerine daha çok önem verilmektedir. Bununla beraber güneş ışığı insan psikolojisini olumlu yönde etkilemektedir. İTÜ Ayazağa Kampüsündeki Elektrik Elektronik Fakültesi’ nde yapılan ışık rafı deneyinin ayrıntılı incelemesi mevcuttur. Deneyde kullanılan gün ışığı sistemi ışık rafı olduğu için ışık rafları daha detaylı incelenmiştir. Deneyde kullandığımız ışık rafı Berlin Teknik Üniversitesinde tasarlanmış bir iç ışık rafıdır. Işık rafının içerisinde flouresan lambalar vardır. Bu deneyde, çalışma düzlemindeki aydınlık seviyesi için var olan doğal ışığı ışık rafı içerisindeki yapay ışık desteklemektedir. Deney odaları özellikleri incelenmiştir. Toplanan veriler hatalardan ayıklanarak, saatlik ortalamaları alınmıştır. Sistemin şebekeden çektiği güç her ölçüm için bulunmuştur. Saatlik ortalamalarla Kandilli Rasathanesi’ nden alınan güneşlenme olasılıkları eşleştirilmiştir. Her bir ölçüm için o andaki güneş yükseklik açısı hesaplanmıştır. Güneş yükseklik açısı 10˚’ den düşük olan saatler güneşlenme olasılığı tanımınca alınmamıştır. Deney verileri hatalardan ayıklandıktan sonra tek boyutlu ve çok boyutlu regresyon analizi yapılmıştır. Güneşlenme olasılığı ile enerji tüketimi arasındaki ifade elde edilmiştir. Aynı verileri kullanarak 2 katmanlı ileri beslemeli bir yapay sinir ağında işlenmiştir.

Lighting is major part of electrical energy consumption. Natural lighting is getting more important to save energy in lightening. In addition to energy saving daylighting has positive effect on human psychology. There exist a detailed analysis of light self experience made at of Department of Electronic and Electrical Engineering in ITU Ayazağa Campus. Light shelves are investigated in details because daylighting system used in the experience is constituted with light shelves. The interior light self used in experience is designed at Berlin Technical University. There exist fluorescent lamps in the light shelves. In the experience the lightening level at work plane is supported by artificial light existing in the shelves. Properties of experience rooms are examined. Errors in data are eliminated and hourly mean values are calculated. The energy taken from network is also calculated for every measurement. Hourly means are matched with the probabilities of sunshine obtained from Kandilli Observatory. For every measurement the solar altitude angle below 10˚ are discarded. After the elimination of incorrect data, one and multi dimensional regression analyzes. Relation between energy consumption and probability of sunshine is examined. Using the same data, artificial intelligence trained.