Gas Fired Combi System by Artificial Neural Network Fuel Quantity Estimation Example of Isparta

Author:

ŞAHİN Mehmet Erhan1ORCID

Affiliation:

1. Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu Biyomedikal Cihaz Teknolojisi Bölümü

Abstract

Bir gaz yakıt olan doğalgazın çevreye duyarlı temiz enerji kaynağı olmasından dolayı dünyadaki kullanımı giderek artmaktadır. Türkiye’de doğalgaz çıkarımı noktasında çalışmalar gün geçtikçe yapılmaktadır. Ancak büyük miktarda dışa bağımlı olarak satın alınmaktadır. Doğalgaz Türkiye’de kullanımına bağlı olarak stok yapılmak durumundadır. Bu avantajından dolayı tüketmiş olduğumuz doğalgazın yıllık tüketim tahmini de son derece önem arz etmektedir. Özellikle son yıllarda doğalgaz maliyetlerinin artmasıyla birlikte ne kadarlık bir yıllık harcamanın yapılacağı konusunda önemli hesaplamalar yapılması gerekmektedir. Günümüzde, yönetimsel enerji kullanımları sayesinde enerji maliyetlerinde düşüşler sağlanabilmektedir. Bu çalışmada, Isparta ilinde bulunan 120 m2 büyüklüğünde doğu kuzey cepheli mantolaması bulunan 10 yıllık bir konut için doğalgaz yakıtlı kombi sistemi kullanan bir evde geliştiren bir ölçüm sistemi ile odaların, dış havanın sıcaklık değerleri ve sistemin yakıt miktarı ölçülerek kayıt altına alınmıştır. Ekim, Kasım, Aralık, Ocak, Şubat, Mart aylarına ait 181 adet veri ele alınmıştır. Bu verilerin 141 tanesi eğitim, 10 tanesi doğrulama ve 30 tanesi test için kullanılmıştır. Oluşturulan yapay sinir ağı modeli eğitim verileri ile eğitilmiştir. Standart bir kış sezonunda oda sıcaklıklarına ve dış hava sıcaklığına göre tüketilen günlük doğalgaz miktarları, yapay sinir ağı (YSA) modeli yardımıyla eğitilmiş 0.118 MSE hata ile doğalgaz yıllık tüketim miktarı %98 oranında tahmin edilmiştir.

Publisher

Isparta Uygulamali Bilimler Universitesi

Reference21 articles.

1. Kaynar O, Taştan S, Demirkoparan F. Yapay Sinir Ağları İle Doğalgaz Tüketim Tahmini. Atatürk Ü. İİBF Dergisi, 10. Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu Özel Sayısı, 463-474, 2011.

2. Aras, Haydar ve Aras, Nil (2002), “Konutsal Doğal gaz Talebinin Tahmini”, http://www.emo.org.tr/ekler/2a2dcc36a08a345_ek.pdf (Erişim Tarihi: 22.8.2020).

3. Sarak, H. ve Satman, A (2003), “The Degree-Day Method to Estimate the Residential Heating Natural Gas Consumption in Turkey: A Case Study”, Energy, 28, s.929-939.

4. Özçomak, Mehmet Suphi., Oktay, Erkan, ve Özer, Hüseyin (2006), “Erzurum İlinde Potansiyel Doğal Gaz Talebini Etkileyen Faktörlerin Tespiti”, EKEV Akademi Dergisi, 10(17), s.309-321.

5. Topçu, Görkem Yusuf (2013). Türkiye Doğal gaz Tüketim Tahmini. Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Ankara.

Cited by 1 articles. 订阅此论文施引文献 订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献

1. UNMANNED GROUND VEHICLE SELECTION WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS;International Journal of 3D Printing Technologies and Digital Industry;2024-08-30

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3