Sadik Erdogan:Sablon 16.04.2012 14:47 Page 19 Makale Sürekli Hal Bina Enerji Analiz Yöntemleri Sadık ERDOĞAN Mehmet YILMAZ Şendoğan KARAGÖZ Süleyman KARSLI Abs tract: ÖZET The energy issue plays an important Enerji konusu binaların dizaynı ve kullanımında önemli bir rol oynamaktadır. role in the design and operation of Binaların dizayn ve kullanımında alınacak dikkatli uzun dönem kararları binala- buildings. Careful long-term decisions rın performansını önemli ölçüde iyileştirebilir ve böylece enerji tüketimlerini azal- in the design and operation of build- tabilir. Alternatif bina dizayn stratejileri, standartlara uygunluk ve ekonomik opti- ings can significantly improve their mizasyon mevcut enerji analiz tekniklerini kullanarak değerlendirilebilir. Bina thermal performance and thus reduce enerji analiz yöntemleri sürekli hal ve dinamik yöntemler olarak sınıflandırılabi- their consumption of energy. lir. Bu makalede sürekli hal bina enerji analiz yöntemleri anlatılmıştır. Alternative building design strategies, standards compliance and economic Anahtar Kelimeler: Bina Enerji Analizi, Sürekli Hal Yöntemleri, Dinamik optimization can be evaluated using Yöntemler available energy analysis techniques. Building energy analysis methods can be classified as steady-state and 1. Giriş dynamic methods. This paper reviews Bina enerji analiz (BEA) yöntemleri 1960’ların sonlarında ve steady-state building energy analysis methods. 1970’lerin başlarında ortaya çıkmış, binalar ve binalarda kullanılan HVAC sistemlerinin tasarımında gittikçe artan bir rol oynamıştır. Bu yöntemler gittikçe çok geniş tabanlı kullanıcılar tarafından kullanıl- mış, ekonomik açıdan etkin tekniklerin geliştirilmesiyle birlikte karar alma sürecinde enerji analizinin uygulaması standart uygulama olmaya başlamıştır. Bu makalede bina enerji analiz yöntemleri sınıflandırılmış ve sürekli hal bina enerji analiz yöntemleri hakkında ayrıntılı bilgi verilmiştir. 2. Bina Enerji Analiz Yöntemleri Bina enerji analizini yapmak için birçok BEA yöntemi geliştirilmiş- tir. Bu yöntemler modelleme yaklaşımı, yöntemin kompleks olma derecesi ve sürekli olup olmamasına göre sınıflandırılabilir. Çizelge 1 BEA yöntemlerinin sınıflandırılmasını vermektedir. 2.1. Modelleme Yaklaşımına Göre Sınıflandırma Key Words: Matematiksel model bir sistemin davranışının tanımlanmasıdır. Giriş değişkenleri, sistem yapısı ve parametreleri/özellikleri ve çıkış değiş- Building Energy Analysis, Steady- kenleri olmak üzere üç elemandan oluşur. Matematiksel modelleme, State Methods, Dynamic Methods giriş değişkenleri ve sistem yapısı ve parametreleri/özellikleri bilin- 19 Tesisat Mühendisliği - Sayı 128 - Mart/Nisan 2012 Sadik Erdogan:Sablon 16.04.2012 14:47 Page 20 Makale derece-gün yöntemi, değişen taban sıcaklığına göre Çizelge 1. Bina enerji analiz yöntemlerinin sınıflandırılması derece-gün yöntemi ve eşdeğer tam yük saati yönte- mi gibi yöntemler bulunmaktadır. Tek ölçümlü yön- temler genel varsayımlardan yola çıkıldığı için yete- rince kesin ve güvenilir değildir. Bu yöntemler, uzun dönem ortalama hava datasını kullanan sürekli hal yöntemlerine dayanırlar ve bu nedenle sadece basit bina ve uygulamalar için uygundurlar. Yeniden ısıt- ma, karıştırma kutuları kullanan HVAC sistemleri ve bireysel oda kontrolü sağlayan diğer merkezi HVAC ekipmanlarının enerji gereksinimlerini hesaplaya- diğinde çıkış değişkenlerini belirlemeyi içerir. mazlar [2, 3]. Klasik yaklaşım (forward approach) ve data-temelli yaklaşım (data-driven approach) olmak üzere iki ayrı Basitleştirilmiş çok ölçümlü yöntemler, enerji kulla- tip modelleme yaklaşımı bulunmaktadır [1]. nımı hesaplamalarını birkaç farklı koşul dikkate ala- rak yaparlar. Bu yöntemler arasında bin yöntemi, Klasik yaklaşımda amaç bilinen bir yapı ve bilinen düzeltilmiş bin yöntemi ve grafik yöntemler gibi parametrelere sahip özel bir modelin çıkış değişken- yöntemler bulunmaktadır. Basitleştirilmiş çok lerini hesaplamaktır. Bu yaklaşımın temel avantajı ölçümlü yöntemler özel çalışma koşulları altında davranışını belirlemek için sistemin fiziksel olarak tekrarlanan saat sayısı gibi yükün bağlı olduğu çok inşa edilmesini gerektirmemesidir. Bu nedenle bu sayıda değişkeni içerdikleri için gelişmiş bir doğru- yaklaşım ilk dizayn ve analiz aşamasında idealdir ve luğa sahiptirler. Basitleştirilmiş çok ölçümlü yön- yaygın olarak kullanılır. temler basittir, başlangıç niteliğindeki enerji kulla- nım ve çalıştırma maliyetlerinin belirlenmesinde Data-temelli yaklaşımda giriş ve çıkış değişkenleri yararlı olabilirler ancak ayrıntılı ve çok ölçümlü yön- bilinir ve ölçülür. Amaç sistemin matematiksel temlerin kesinlik ve inceliğine ulaşamazlar [2, 3]. tanımlanmasını belirlemek ve sistem parametrelerini hesaplamaktır. Bu yaklaşımda sistem hali hazırda Ayrıntılı çok ölçümlü yöntemler, genellikle bir yıllık inşa edilmiş ve modelin geliştirilmesi ve/veya tanım- süre boyunca bir analiz periyodu süresince her saat lanması için gerçek performans datası mevcut bulun- başında enerji dengesi hesaplamasını içerirler. maktadır. Data-temelli yaklaşım temel tanımlama ve Saatlik data değişimlerini hesaba katan bu geçici iyileştirme, yenileştirme tasarruflarını hesaplamak yöntemler daha doğrudurlar ancak kullanımlarında için mevcut binaların enerji kullanımını modellemek daha ayrıntılı girdiler gerektirirler. Ayrıntılı çok amacıyla kullanılırlar [1]. ölçümlü yöntemler “azaltılmış saat başı yöntemi” ve “8760 saat başı yöntemi” olmak üzere iki kategoriye 2.2. Yöntemin Kompleksliliğine Göre ayrılabilir. Azaltılmış saat başı yönteminde genel Sınıflandırma olarak bir ayın ortalama hava koşullarının 24 saatlik BEA yöntemleri yöntemin kompleksliliğine göre bir profili çıkartılır. Enerji simülasyonları bu ortala- genel olarak “tek ölçümlü yöntemler”, “basitleştiril- ma profile göre yapılır ve sonuçlar ayın günleriyle miş çok ölçümlü yöntemler” ve “ayrıntılı çok ölçüm- çarpılarak aylık toplam enerji kullanımı bulunur. lü yöntemler” olmak üzere üçe ayrılır (Çizelge 1). Azaltılmış saat başı yönteminin temel ilkesi, her ayın normalden daha sıcak ve soğuk günleri için buluna- Tek ölçümlü yöntemler manüel yöntemlerdir. Bu cak bina ve cihaz değerlerinin, normalin üzerinde yöntemde yıllık ya da mevsimsel enerji kullanımı olacağı varsayımına dayanır. Bu nedenle ortalama gibi tek bir enerji kullanım değeri hesaplanır. Bu hava değerlerini kullanarak yapılacak birkaç günlük yöntemler arasında derece-gün yöntemi, düzeltilmiş simülasyonlarla aylık enerji kullanımı kesin olarak 20 Tesisat Mühendisliği - Sayı 128 - Mart/Nisan 2012 Sadik Erdogan:Sablon 16.04.2012 14:47 Page 21 Makale bulunabilir. Bu yöntemle hesaplama süresi azaltılmış Bu makalede sürekli hal bina enerji analiz yöntemle- ve bilgisayar belleği ve donanımın depolama alanı ri tanıtılmıştır. zorlanmamış olur. 8760 saat başı yönteminde ise bina ve cihazların çalışması, birbirini izleyen günle- 3. Sürekli Hal Bina Enerji Analiz Yöntemleri re ve gerçek hava verilerine göre yılın 8670 saati için Sürekli hal yöntemleri kendi aralarında klasik sürek- hesaplanır. Bu yöntemde enerji kullanımı miktarı ve li hal yöntemleri ve data-temelli sürekli hal yöntem- saatine ilişkin kesin ve ayrıntılı veriler bulmak için leri olarak ikiye ayrılmaktadır. Çizelge 2’de sürekli yüksek kalitede veriler kullanılmakta ve kesin bir hal yöntemleri ve karakteristikleri toplu olarak veril- çalıştırma maliyeti hesaplanabilmektedir [2, 3]. miştir. Sürekli hal yöntemleri daha az veri gerektirir ve basit sistemler ve uygulamaları için yeterli sonuç- 2.3. Yöntemin Sürekli Olup Olmamasına Göre lar sağlarlar. Bu yöntemler binanın kullanımı sabit Sınıflandırma kabul edilebiliyorsa uygun olmaktadırlar [4]. BEA yöntemleri ayrıca “sürekli hal yöntemleri” ve “dinamik yöntemler” olarak iki temel kategoriye 4. Klasik Sürekli Hal Yöntemleri ayrılmaktadır (Çizelge 1). 4.1. Derece-Gün Yöntemi Derece-gün yöntemi, farklı yerlerdeki belirli binala- Sürekli hal yöntemleri kısa dönem sıcaklık değişim- rın aylık ve yıllık soğutma ve ısıtma gereksinimleri- lerine neden olan ısıl kütle etkilerini dikkate almaz. ni hesaplamak için 1920'lerin sonlarında geliştirilmiş Genel olarak bu modeller saatlik, günlük veya hafta- iyi tasarlanmış bir yöntemdir. Bu yöntem, bir bina lık data için uygundurlar ve çoğunlukla temel model için enerji gereksinimlerinin günlük ortalama dış geliştirilmesi için kullanılırlar. Sürekli hal yöntemle- ortam sıcaklığı ve taban sıcaklığı arasındaki fark ile ri daha az veri gerektirir ve basit sistemler ve uygu- orantılı olduğunu varsaymaktadır. Isıtma, havalan- lamaları için yeterli sonuçlar sağlarlar. Sürekli hal dırma ve iklimlendirme cihazlarının verimleri ve yöntemleri basit lineer regresyon, çok değişkenli binanın kullandığı enerji miktarı sabit olduğu lineer regresyon, bin yöntemi, data-temelli bin yön- durumlarda derece-gün yöntemi kullanılabilir. temi, değişken noktalı modeller ve düzeltilmiş bin yönteminden oluşmaktadır. Isıtma için derece-gün DD (T ) şu şekilde tanım- h den lanmaktadır [1]: Dinamik yöntemler bina ısınma veya soğuma peri- yotları ve maksimum yükler gibi etkileri dikkate alır (1) ve bina yük kontrolü, arıza belirleme ve teşhisi ve ekipman kontrolü için uygundurlar. Binalarda enerji Burada DD ısıtma derece-gün, (T ) denge sıcaklı- h den transferlerinin tahmin edilmesi için kullanılan birçok ğı ve T günlük ortalama dış ortam sıcaklığıdır. o yöntem sürekli hal veya sürekli-periyodik hal ısı Parantezin üzerindeki artı işareti, sadece pozitif transferine dayanmaktadır. Isıl kütlenin önemli oldu- değerlerin göz önüne alınması gerektiğini göstermek ğu veya değişken saatlik iklim koşulları ve enerji için konulmuştur. DD ’ın hesaplanmasında bütün bir h programlarının hesaba katılmasının gerektiği yerler- yıl veya ısıtma sezonu boyunca sıcaklık farklarının de ve her ikisinin hesaba katılmasının gerektiği yer- toplamı alınmalıdır. lerde geçici etkiyi dikkate alan dinamik yöntemler kullanılır [5, 7]. Dinamik yöntemler ise ısıl ağ, yanıt Denge noktası sıcaklığı (T ) derece-gün değerinin den faktörleri, Fourier seri analizi, ARMA (Auto- esasını teşkil eder. Bir binanın denge noktası sıcaklı- Regressive Moving Average) modeli, PSTAR ğı; binanın güneş ışınımı, insanlar, aydınlatma cihaz- (Primary and Secondary Terms Analysis and ları ve diğer kaynaklardan olan ısı kazancının q kaz Renormalization), modal analiz, diferansiyel den- binanın iç ortam sıcaklığına (T) göre hesaplanan ısı i klem, bilgisayar simülasyonu, bilgisayar emülasyo- kaybına eşit olduğu dış ortam sıcaklığı (T ) olarak o nu ve yapay sinir ağlarını içermektedir [1]. tanımlanır [1]: 21 Tesisat Mühendisliği - Sayı 128 - Mart/Nisan 2012 Sadik Erdogan:Sablon 16.04.2012 14:47 Page 22 Makale Çizelge 2. Sürekli Hal Bina Enerji Analiz Yöntemleri [1] sındaki fark ile orantılı olacağı varsayımına dayan- (2) maktadır. Bu sıcaklık geçmişte tipik binalardaki ortalama koşulları temsil etmektedir. 18.3°C denge buradan noktası sıcaklığı için ısıtma derece-gün veya ısıtma derece-saat değerlerini veren kapsamlı tablolar mev- (3) cuttur. (T ) sıcaklığı açıklıkla belirtilmediği durum- den larda taban sıcaklığı 18.3°C olarak kabul edilmelidir. elde edilir. Burada K (W/K) binanın toplam ısı Yalıtım düzeyinin artışı veya büyük güneş enerjisi top kayıp katsayısıdır. Tüm sürekli hal yöntemlerinde, kazançlarının sonucuna bağlı olarak bu taban sıcak- ısı kazancının analizin yapıldığı sürede ulaşılan en lık değeri 18.3°C’den farklılık gösterebilir. Aradaki yüksek değerler değil ortalama değerler alınmalıdır. fark, aylık ve yıllık ısıtma ve soğutma gereksinimle- Özellikle güneş ışınımı ortalama değerlere dayanma- rinin hesaplanmasında önemli hatalara neden olabi- lı, ışınımın en yüksek değerleri göz önüne alınma- lir. Bu durum değişen taban sıcaklığına göre derece- malıdır. gün yönteminin gelişmesine yol açmıştır [1, 4]. Geleneksel olarak, derece-gün yöntemi ortalama Soğutma derece-gün değerleri, ısıtma derece-güne günlük dış ortam sıcaklığı 18.3°C olduğu zaman benzer bir bağıntı ile bulunabilir [1]: uzun dönem ortalama güneş ve iç ısı kazançlarının ısı kaybını karşılayacağı ve enerji tüketiminin (4) 18.3°C ile ortalama günlük dış ortam sıcaklığı ara- 22 Tesisat Mühendisliği - Sayı 128 - Mart/Nisan 2012 Sadik Erdogan:Sablon 16.04.2012 14:47 Page 23 Makale Her ne kadar soğutma için denge noktası sıcaklığının diğerine ısıtma gereksinimlerini karşılaştırırken tanımı ısıtma için yapılan tanımla aynı ise de q , enerji tahmin hesaplamalarında da çok faydalı bir kaz K ve (T) farklı olabileceğinden verilen bir binanın yöntemdir [4, 5]. top i soğutma için denge noktası sıcaklığı ısıtma için hesaplanan değerinden genellikle farklı olmaktadır. 4.2. Düzeltilmiş Derece-Gün Yöntemi 18.3°C sabit taban sıcaklığına dayanan derece-günü Derece-gün cinsinden yıllık ısıtma enerjisi sarfiyatı; kullanarak elde edilen sonuçların doğru olmayışı nedeniyle bir düzeltme faktörü (C ) kullanılır. C , D D (5) 18.3°C sabit taban sıcaklığına dayanan derece-günün ısıtma etkisi için deneysel düzeltme faktörüdür. Bu bağıntısı ile hesaplanır. Bu denklem dizayn ısı yükü faktör ılıman iklimlerde elektrikle ısıtılan evlerin veya toplam bina kayıp katsayısı belirlendiği zaman ölçüm datasını derece-gün yöntemine dayanan göz önüne alınan bölgede ısıtma derece-gün sayısı hesaplamalarla ilişkilendirmek için geliştirilmiştir. kullanılarak yıllık ısıtma enerji tüketiminin hesapla- Bu düzeltme faktörü kullanıldığında (5) denklemi nabileceğini göstermektedir. (5) denklemine benzer şöyle olur. (6) (7) bağıntısı ile K , değeri sabit olan bir binanın dere- Burada C ısıtma etkisi için deneysel düzeltme fak- top D ce-gün cinsinden soğutma için enerji sarfiyatı hesap- törüdür (dış dizayn sıcaklığının fonksiyonudur) ve lanabilir [1]. genellikle 0.6 ile 0.8 arasında değişir [5, 6]. Genel olarak derece-gün yöntemine dayanan soğut- Derece-gün yaklaşımının şu eksiklikleri bulunmak- ma enerji hesaplamaları ısıtma enerji hesaplamala- tadır [5]: rından çok daha zordur. Isı kazançları, havalandırma miktarları, insanların davranışı ve iklimlendirme 1. Sadece ısıtma için iyidir. değişkenlik göstermektedir. Fan tahrikli havalandır- 2. İç ısı kazançlarını hassas olarak dikkate almaz. ma için fan enerji gereksinimi de dikkate alınmalıdır. Uygulama, konutsal binalar ve bina kabuğu ısı ile- Nem etkilerinin ve kesintili çalışmanın da ayrıca dik- timinin ve enfiltrasyonun yük baskın faktörler katli bir şekilde göz önüne alınması gerekir. Bu olduğu yapılarla sınırlıdır. durum, büyük belirsizlik beklenen dış ortam sıcaklı- 3. Konservatiftir. Derece-gün yöntemi kullanılarak ğının denge sıcaklığına yakın olduğu ılıman hava elde edilen değerler daha iyi izolasyonun yapıldı- koşullarında özellikle çok daha kritiktir [5]. ğı ve iç yüklerin arttığı durumlarda yüksek çıkabi- lir, bu durumda düzeltme faktörü (CD) kullanılır. Bir binanın enerji tüketimi dinamik hesaplama yön- 4. Ortalama koşullara dayanır ve gün-gün hava deği- temleriyle yapılabilse de derece-gün kavramı önem- şimlerini ve sıcaklığın cihaz performansı üzerine li bir araç olarak kalmaya devam edecektir. Bir ikli- etkisini dikkate almaz. min sertliği derece-gün cinsinden hassasiyetle karak- terize edilebilir. Yine derece-gün yöntemi ve bu yön- 4.3. Değişen Taban Sıcaklığına Göre Derece-Gün temin genelleştirilmiş hali yıllık yüklerin tahmin Yöntemi edilmesini sağlayabilir. Tahmin edilen bu değerler, Geleneksel olarak 18.3°C sıcaklık değeri ısıtma eğer binanın iç ortam sıcaklığı ve iç ısı kazançları derece-gün hesaplamaları için taban sıcaklığı olarak nispeten sabit ise ve eğer ısıtma veya soğutma sis- kullanılır. Ancak bir konutun gerçek denge sıcaklığı; temleri bütün bir sezon boyunca çalıştırılıyorsa kesin konstrüksiyon tipi ve kalitesi, kullanılan izolasyon değerler olabilir. Derece-gün yöntemi bir bölgeden seviyesi, iç ve güneş ısı kazançları, termostat ayarı, 23 Tesisat Mühendisliği - Sayı 128 - Mart/Nisan 2012 Sadik Erdogan:Sablon 16.04.2012 14:47 Page 24 Makale insanların davranışı gibi birçok faktöre bağlıdır. - Elektrik kullanımı, elektrik talebi ve su kullanımı Bunların tümü ülkeden ülkeye, bölgeden bölgeye ve (dış hava sıcaklığının artması ile kullanımı artar): hatta aynı bölgede konuttan konuta değişmektedir. Tüm bu faktörler 18.3°C taban sıcaklığının kullanı- (8) mını yanlış ve güvenilmez yapar. Bu nedenle tek bir denge noktası sıcaklığı şüphesiz yeterli değildir ve - Gaz kullanımı (dış hava sıcaklığının düşmesiyle değişen taban sıcaklıklarına olan gereksinim binalar- kullanımı artar): da basitleştirilmiş enerji hesaplamaları için gerçek zorunluluk olmaktadır [5]. (9) Değişen taban sıcaklığına göre derece-gün yöntemi - Elektrik kullanımı (dış hava sıcaklığının hem art- yaygın şekilde kullanılan derece-gün yönteminin ması hem de azalması ile kullanımı artar) (örneğin genelleştirilmiş bir halidir. Derece-gün kavramı ben- ısı pompası): zer kalır ancak derece-günler binaların denge nokta- sı sıcaklığına göre hesaplanır [5]. (10) Bazı sınırlamalarına rağmen değişen taban sıcaklığı- Burada E enerji kullanımını b ve b regresyon kat- 1 2 na göre derece-gün yöntemi özellikle bina kabuğu ısı sayılarını göstermektedir. yükü baskın binalar için doğru yıllık ısıtma enerji hesaplamaları verebilir. Basitliliğini ve kullanım 4.4. Bin yöntemi kolaylığını devam ettirirken geleneksel sabit taban Büyük ticari binalar gibi iç ortamda üretilen yüklerin sıcaklığına göre derece-gün yaklaşımının doğruluğu- baskın olduğu veya soğutma yüklerinin dış/iç sıcak- nu arttırır. Değişen taban sıcaklığına göre derece gün lık farkına lineer olarak bağlı olmadığı durumlardaki yöntemi, konutlar ve küçük ticari binalar gibi bina binalar için tek ölçümlü derece-gün yaklaşımı yeter- kabuğu ısı yükü baskın binalar için çok uygundur. li değildir. Kütle etkileri, soğutma enerjisi, nem ve Bu binalarda enerji kullanımı çiller, soğutma cihazı güneş etkileri, cihaz verimleri ve kısmi yük perfor- ve kazanların sergilediği lineer olmayan davranışlar mansı tek ölçümlü derece-gün yaklaşımıyla dikkate tarafından çok fazla etkilenmez [5, 6]. alınmamaktadır. Bu nedenle çok ölçümlü yöntemle- rin kullanılması gereklidir. Yıllık enerji sarfiyatını Çeşitli araştırmalarda farklı taban sıcaklıkları kulla- belirlemek için sürekli hale göre yapılan hesaplama- nılarak derece-gün değerleri hesaplanmaktadır. lar, sıcaklık ve zaman aralıkları ayrı ayrı değerlendi- Genel olarak 18.3°C sıcaklığı merkeze alınarak rildiğinde daha iyi sonuçlar verebilir [4, 5]. 2.8°C aralıklarla artırılmış veya azaltılmış sıcaklıkla- ra göre derece-gün değerleri verilmektedir. Örneğin Bin değerleri; bir sıcaklık aralığının, belli bir zaman Amerika’nın çeşitli bölgeleri için -13.9°C-25°C ara- periyodundaki görüldüğü saatlerin sayısı olarak lığında 2.8°C aralıklarla ısıtma derece-gün değerleri tanımlanır. Bin yönteminde sıcaklık ve zaman ara- hesaplanmıştır. Bakırcı et al. [7] Doğu Anadolu lıkları ayrı ayrı değerlendirilerek gerek aylık, gerek- Bölgesi için, Bulut et al. [8] Güneydoğu Anadolu se yıllık enerji sarfiyatı kolaylıkla belirlenebilir. Bin bölgesi için ısıtma derece-gün değerlerini 12, 14, 16, yöntemi günlük ortalama sıcaklık değerleri yerine 18, 20 ve 22°C, soğutma derece-gün değerlerini 18, saatlik iklim değerlerine bağlı olduğundan derece 20, 22, 24, 26 ve 28°C sıcaklıklarında hesaplamış- gün yönteminden çok daha hassas sonuçlar verir. lardır. Bin yönteminde, enerji sarfiyatı, çeşitli dış hava Değişen taban sıcaklığına göre derece-gün yöntemi- sıcaklığı (T ) değerine göre, bu sıcaklığın merkezin- o nin çeşitli fonksiyonel formları bulunmaktadır [6]: de olduğu her sıcaklık aralığı (bin) için geçen zaman 24 Tesisat Mühendisliği - Sayı 128 - Mart/Nisan 2012 Sadik Erdogan:Sablon 16.04.2012 14:47 Page 25 Makale süresi N değerinin, bu sıcaklık değerine göre hesap- 8. Günlük ortalamalar yerine saatlik hava datasına bin lanan enerji miktarı ile çarpılmasıyla bulunur [1]: dayanır ve bu nedenle derece-gün yönteminden daha doğrudur. (11) Ancak bu yöntem güneş etkilerini ihmal eder. Bu Burada N (h) belirli bir sıcaklık aralığında tekrar- durum güneş etkilerini dikkate alan düzeltilmiş bin bin lanan saat sayısı ve T sıcaklık aralığının orta nokta- yönteminin geliştirilmesine yol açmıştır. o sıdır. Eşitlikteki üst indis artı işareti ile parantez için- deki sıcaklık farkının sadece pozitif değerlerinin 4.5. Düzeltilmiş Bin Yöntemi hesaba katılması gerektiği ifade edilmektedir. T Bin yöntemi yük profilini dış kuru termometre sıcak- o sıcaklığı, T sıcaklığından büyük olduğu durumlar- lığının fonksiyonu olarak tanımlamak için sadece den da ısıtma gerekli değildir. Her sıcaklık aralığı (bin) maksimum yükleri kullanır. Oysaki maksimum yük- için bu değer hesap edilir. Bulunan Q değerleri ler yerine farklı yükleri temel alan dizayn dışı koşul- bin bütün sıcaklık aralıkları için toplanarak toplam ener- larını hesaba katmak önemlidir. Böylece daha doğru ji sarfiyatı elde edilir [1]: yük profillerinin kullanılmasına imkân sağlanmış olur. Düzeltilmiş bin yönteminde, ortalama güneş (12) kazanç profilleri, ortalama iç profiller (insan, aydın- latma ve cihazlar) ve soğutma yükü sıcaklık farkı Burada m sıcaklık aralıklarının toplam sayısını gös- (CLTD) değerleri zamana bağımlı farklı yüklerin termektedir. karakterize edilmesi için kullanılır. CLTD bina küt- lesinin geçici etkilerini yaklaşık olarak verir. Her bir Bin yönteminin karakteristikleri aşağıda özetlenmiş- yük bileşeninin dış sıcaklığın lineer fonksiyonu ola- tir [5, 9]: rak geliştirilmesi, yaz ve kış koşulları için bu ayrı yük bileşenlerinin toplam yük profiline katılmasına 1. Isıtma ve soğutma enerji hesaplamaları için iyi bir ve ayrıca denge noktası sıcaklıklarının belirlenmesi- yöntemdir. ne imkân verir [5]. 2. Aralıklar sıcaklık aralıklarıdır. Genellikle 2.8°C (5°F sıcaklık aralığına karşılık gelen) büyüklü- Düzeltilmiş bin yöntemi sıcaklık farklarından kay- ğünde seçilir. Zaman aralığı ise çoğunlukla gün- naklanan ısı iletimine ilaveten yukarıda bahsedilen lük 8 saatlik üç grup halinde verilir. diğer kazançları da dikkate alan ASHRAE tarafından 3. Her bir kuru termometre sıcaklık aralığına karşılık geliştirilmiş bir klasik sürekli hal yöntemidir. Bu gelen ortalama yaş termometre sıcaklıkları datası, yöntem bin yönteminin geliştirilmiş halidir ve tüm enfiltrasyon ve havalandırma ile gelen gizli ısı bina ve sistemlerin enerji kullanımını belirlemek için yüklerinin hesaplanmasında kullanılır. kullanılır [10]. 4. Yöntem, binaların insanlar tarafından kullanıldığı veya kullanılmadığı koşulları dikkate alır ve bina Düzeltilmiş bin yöntemi tek ölçümlü yöntemlerin denge noktası sıcaklığını ayarlayarak iç yükleri eksikliklerinin çoğunun üstesinden gelir. Aylık ve hesaplara dâhil eder. yıllık bina enerji hesaplamalarını makul bir şekilde 5. Bağımsız sistemlerin, cihazların vs. analizi için ayrıntılı saatlik simülasyon programlarından daha faydalıdır. basit olarak verir. Özellikle düşük kütleli ve iç yük 6. Farklı zaman dilimleri için ayrı hesaplamalar baskın olan binalar için makul sonuçlar elde edilir. yapılarak, zamana bağlı iç yük değişimleri, Ancak güneş etkileri ve ısıl kütle analize baskın yoğunluk durumu ve HVAC sistemlerinin çalışma olduğu zaman yöntem dikkatli bir şekilde kullanıl- programlarını dikkate alır. malıdır. Bu yöntem 500-2500 m2 arasındaki binalar 7. Isı pompası sistemlerinin analizi için özel olarak için uygundur [5]. kullanılabilir. 25 Tesisat Mühendisliği - Sayı 128 - Mart/Nisan 2012 Sadik Erdogan:Sablon 16.04.2012 14:47 Page 26 Makale 5. Data-Temelli Sürekli Hal Yöntemleri performansını yaklaşık bir şekilde yansıtan kalibras- Binaların enerji analizi için kullanılan data-temelli yonlu simülasyon veya simülasyonu gerçekleştirme- yöntemler kendi aralarında “deneysel (kara-kutu)”, yi engellemektedir. Bu zorluklar arasında simülas- “kalibrasyonlu simülasyon” ve “fiziksel (gri-kutu)” yon programlarıyla kullanım için hava datasının yaklaşımı olmak üzere üç temel kategoriye ayrıl- ölçülmesi ve adaptasyonu, modeli kalibre etmek için maktadır (Çizelge 2). Bu yaklaşımlar data gereksi- kullanılan yöntemlerin seçilmesi ve simülasyon için nimleri, ilgili modelleri geliştirmek için gerekli gerekli giriş parametrelerinin ölçülmesinde kullanı- zaman ve çaba, kullanıcının uzmanlığı, sağlanan lan yöntemlerin seçilmesi yer almaktadır [1]. bilgi ve güvenilirlik açısından geniş bir farklılık gös- termektedir. Fiziksel veya gri-kutu yaklaşımında binanın veya HVAC&R ekipman/sisteminin belirli anahtar ve top- Deneysel veya kara-kutu yaklaşımında ölçülen enerji lam fiziksel parametreleri fiziksel veya mekanistik kullanımı ve çeşitli etkin parametreler (iklimsel değiş- bir model kullanılarak tanımlanır. Bu yaklaşım kenler, binanın kullanılması, iç yükler vb.) arasında uygun model denklemlerini oluşturmada ve bu para- basit veya çok değişkenli istatistiksel modeller tanım- metreleri tahmin etmede yüksek seviyede kullanıcı lanır. Regresyon modellerinin şekli ya sadece istatis- uzmanlığı gerektirir. Son yıllarda büyük oranda tiksel olabilir ya da binadaki enerji kullanımının bazı gelişme gösteren bu yaklaşım diğer mühendislik dal- temel mühendislik formülasyonuna dayanır. Her bir ları, tıp ve bilimsel disiplinlerde yaygın bir şekilde durumda tanımlanan model katsayılarının hiç bir kullanılmaktadır. Fiziksel yaklaşım HVAC&R cihaz- fiziksel anlamları yoktur veya çok az bir fiziksel ları, çiller modeli ve bina ısıl enerji akışlarında son anlam taşırlar. Bu yaklaşım uygun data mevcut ise yıllarda kullanılmaya başlanmıştır. Bu yaklaşım herhangi bir zaman ölçeğiyle kullanılabilir: aylık, özellikle arıza belirleme ve teşhisinde ve online günlük, saatlik veya saatin altı. Basit lineer regresyon, kontrolde büyük potansiyele sahiptir ancak tüm bina çok değişkenli lineer regresyon, değişen taban sıcaklı- enerji kullanımına uygulanması sınırlıdır [1, 11]. ğına göre derece-gün yöntemi, değişken noktalı modeller, bin yöntemi ve çok adımlı parametre tanım- Bina ve ekipman enerji kullanımı için çeşitli tip data- laması bu kategoriye girerler (Çizelge 2) [1, 11]. temelli sürekli hal yöntemleri bulunmaktadır. Bu yöntemler aşağıda tek değişkenli, çok değişkenli, Kalibrasyonlu simülasyon yaklaşımında mevcut polinom ve fiziksel yöntemler başlıkları altında ince- bina simülasyon bilgisayar programı kullanılır ve lenmiştir. gözlemlenen enerji kullanım miktarının simülasyon programıyla tahmin edilen değerle yakın bir şeklide 5.1. Tek Değişkenli Yöntemler uyuşmasını sağlayacak şekilde programa çeşitli Tek değişkenli yöntemler en yaygın kullanılan yön- fiziksel girişler ayarlanır veya kalibre edilir. Bu ger- temlerdir ve sadece tek bağımsız değişken içerirler. çekleştirildiğinde istatistiksel yaklaşımlardan elde Bu yöntemler bir binadaki enerji kullanımını bina edilebilenden daha güvenilir ve geçerli tahminler enerji kullanımını etkileyen tek bir değişkene bağlı yapılabilir. Kalibrasyonlu simülasyon yaklaşımı tüm olarak formüle ederler. Temel enerji kullanımının bina ölçüm değerlerinin mevcut olduğu yerlerde kul- istatistiksel modellerini tanımlamada önemli bir lanılır ve iyileştirme çalışmaları sonucunda gerçekle- nokta, fonksiyonel şeklin ve bağımsız değişkenlerin şecek enerji tasarrufunu tahmin etmek için ölçme ve seçimidir. Birçok araştırma dış hava kuru termomet- doğrulama çalışmaları gerektirir. Bu yaklaşımın re sıcaklığının özellikle aylık zaman ölçeklerinde temel sorunları emek-yoğun olması, hem simülas- ayrıca günlük zaman ölçeklerinde en önemli bağım- yonda hem de pratik bina çalışmasında yüksek sevi- sız değişken olduğunu ortaya koymuştur [1]. Hava yede kullanıcı uzmanlığı gerektirmesi, zaman alıcı koşullarına bağlı enerji kullanımını modellemek için olması ve çoğunlukla kalibrasyonu yapan kişiye kullanılan tek değişkenli yöntemler ve karakteristik- bağlı olmasıdır. Çeşitli pratik zorluklar gerçek bina leri toplu olarak Çizelge 3’de verilmiştir. 26 Tesisat Mühendisliği - Sayı 128 - Mart/Nisan 2012 Sadik Erdogan:Sablon 16.04.2012 14:47 Page 27 Makale Çizelge 3. Data-temelli tek-değişkenli yöntemler [1] Data-temelli tek değişkenli yöntemlerin avantajı kul- değişken noktalı bir modeldir (Şekil 1b,c). Hava lanımlarının, aylık kullanım fatura datasının ve fatu- koşullarına bağlı enerji kullanımını modellemek için ra periyodu boyunca ortalama dış sıcaklıkların mev- kullanılan en basit deneysel model, lineer bir ilişkiye cut olduğu çok sayıda binalara uygulanabilmesi ve sahiptir: kolayca otomatik hale getirilebilmesidir. Sürekli hal tek değişkenli data-temelli modeller ayrıca günlük (13) dataya da başarıyla uygulanmıştır. Tek değişkenli Burada E enerji kullanımı b ve b regresyon katsa- modeller ayrıca data uygun şekilde sınıflandırılarak 1 2 yıları ve T dış hava kuru termometre sıcaklığıdır. Bu ve her bir periyot için modeller tanımlanarak hafta o denklemde b doğrunun y eksenini kestiği noktayı, içi ve hafta sonu kullanımı gibi farklılıkları dikkate 1 b ise doğrunun eğimini göstermektedir (Şekil 1b,c). almak için günlük dataya da uygulanabilir [1]. 2 2-P modellerinde enerji kullanımı tek bir bağımsız Sürekli hal tek değişkenli data-temelli modellerin değişkenle lineer olarak değişmektedir. 2-P modelle- dezavantajları şunlardır: (i) ısıl kütle gibi dinamik ri ısıtma ve soğutma enerji kullanımının dış hava etkilere duyarsızdırlar; (ii) sadece sıcaklığı dikkate sıcaklığı ile lineer olarak değiştiği binaların modelle- alırlar, nem ve güneş ısı kazancı gibi diğer değişken- mesinde kullanılırlar. Ekonomizer çevrimi gibi ilave leri dikkate almazlar; (iii) sık açma-kapamanın oldu- kontrol özellikleri olmayan ve gizli ısı yükleri olma- ğu yüklere sahip binalar ve çok değişken noktalı yan sabit hava debili sistemlerde soğutma ve ısıtma binalar için uygun değildirler. Ticari binalarda genel- enerji kullanımını modellemek için uygundurlar [1, likle eş zamanlı ısıtma ve soğutma yapılır ve yüksek 6, 12, 13]. iç ısı üretimine sahiptirler. Bu binalarda enerji kulla- nımı HVAC sisteminin tipine ve kontrol stratejisine 5.1.2. Değişken-Noktalı Yöntemler çok bağımlıdır. Bu nedenlerle ticari binalarda enerji Genellikle çok zonlu ticari binalarda ısıtma ve soğut- kullanımı sadece dış hava sıcaklığına bağlı değildir. ma enerji tüketimleri, karşılaşılan tüm dış ortam Bunun sonucunda tek değişkenli modellerin ticari sıcaklıklarında sıcaklığa bağlı olarak değişme eğili- binalarda enerji kullanımını modellemede kullanıl- mindedir. Bu nedenle denge noktası sıcaklığının ması pek tavsiye edilmemektedir [1]. altında (veya üstünde) sabit enerji kullanımını esas alan değişen taban sıcaklığına göre derece-gün yön- 5.1.1. Basit Lineer Regresyon Yöntemleri temi uygun değildir. Lineer iki-parametreli regres- Basit lineer regresyon modeli, iki parametreli (2-P) yon modelleri VAV kontrolü veya gizli ısı yükleri 27 Tesisat Mühendisliği - Sayı 128 - Mart/Nisan 2012 Sadik Erdogan:Sablon 16.04.2012 14:47 Page 28 Makale gibi sistem etkilerinin neden olduğu ısıtma ve soğut- temel enerjiyi b ve b , b değişim noktasından daha 2 3 4 ma enerji kullanımı ile dış ortam sıcaklığı arasındaki düşük ve yüksek dış ortam havası sıcaklıklarını tem- lineer olmayan ilişkiyi yakalayamazlar [13]. sil eden doğruların eğimlerini göstermektedir. Dış Değişken noktalı modeller her iki etkiyi de içerir ve hava sıcaklığını bağımsız değişken olarak kullanan bunun sonucu olarak enerji tasarrufunu ölçmek için dört-parametreli modeller değişken hava debili sis- temel modeller olarak yaygın kullanım bulmuşlardır temler ve/veya yüksek gizli ısılı binalarda ısıtma ve [14]. soğutma enerji kullanımını modellemek için uygun- durlar. Ayrıca bu modeller ekonomizer çevrimlerinin Üç parametreli (3-P) değişken noktalı model aşağı- neden olduğu lineer olmayan ısıtma ve soğutma daki gibi tanımlanmaktadır (Çizelge 3, Şekil 1d,e): enerji kullanımını modellemek için kullanılırlar [1, 6, 12, 13]. (14) Beş parametreli (5-P) değişken noktalı modele ait korelasyon denklemi aşağıda verilmiştir (Çizelge 3, (15) Şekil 1h): Burada b sabit terim, b eğim ve b değişim nokta- 1 2 3 (18) sıdır. b temel enerji kullanımını, b ise b değişim 1 2 3 noktasından daha düşük (veya daha yüksek) çevre Burada b sabit terim, b sol eğim, b sağ eğim, b 1 2 3 4 sıcaklık değerleri için doğrunun eğimini göstermek- sol değişim noktası ve b sağ değişim noktasıdır. 5 tedir. ( )+ notasyonu parantez içerisindeki terimlerin Görüldüğü gibi bu modeller iki değişim noktasına negatif olduklarında sıfır alınacaklarını göstermekte- (b ve b ) ve bir temel seviye tüketim değerine (b ) 4 5 1 dir. 3-P modelleri enerji kullanımının dış hava sıcak- sahiptirler. Bu modeller fiziksel olarak belirli dış lığının bazı aralıklarında dış hava sıcaklığıyla lineer hava sıcaklık aralığında ne ısıtma ne de soğutma olarak değiştiği ve diğer aralıklarında sabit kaldığı gerektirmeyen konutlar için geliştirilmiştir. Dış hava binaların enerji kullanımının modellemesi için sıcaklığını bağımsız değişken olarak kullanan beş- uygundurlar. Örneğin dış hava sıcaklığını bağımsız parametreli modeller elektrikle ısıtılan ve soğutulan değişken olarak kullanan üç noktalı soğutma model- binaları modellemek için uygundurlar. Örneğin elek- leri genellikle konutlarda elektrikli iklimlendirme trikli ısı pompası datası veya elektrikli çiller/iklim- yapan binaların elektrik kullanımını modellemek lendirme cihazları ve elektrik rezistans ısıtmalı bina- için uygundurlar. Benzer şekilde dış hava sıcaklığını larda tüm binaya ait elektrik datası kullanılarak ısıt- bağımsız değişken olarak kullanan üç noktalı ısıtma ma ve soğutma yüklerini içeren enerji tüketim datası modelleri genellikle gazlı veya sıvı yakıtlı konutlar- modellenebilir. 5-P değişken noktalı modeller kulla- daki ısıtma enerji kullanımını modellemek için nılarak ayrıca değişken hava debili sistemlerdeki fan uygundurlar [1, 6, 12, 13]. elektrik tüketimi de modellenebilir [1, 6, 12, 13]. Dört parametreli (4-P) değişken noktalı modele ait 5.2. Çok Değişkenli Yöntemler korelasyon denklemi aşağıda verilmiştir (Çizelge 3, Konutsal enerji tüketimi (ısıtma ve soğutma ile ilgi- Şekil 1f,g): li) genellikle dış hava kuru termometre sıcaklığının kuvvetli bir fonksiyonudur. Oysaki büyük ticari (16) binaların enerji tüketimi iklimsel koşulların (kuru termometre ve yaş termometre sıcaklıkları ve güneş (17) yükleri), bina karakteristiklerinin (kayıp katsayıları, ısıl kapasite, iç yükler), bina kullanımı (12 saat veya Burada b sabit terim, b sol eğim, b sağ eğim ve b 24 saat, taze hava miktarı), sistem karakteristikleri 1 2 3 4 değişim noktasıdır. b , tam b değişim noktasındaki (toplam hava debisi, ekonomizer çevrimi) ve kulla- 1 4 28 Tesisat Mühendisliği - Sayı 128 - Mart/Nisan 2012